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原文中文，约3700字，阅读约需9分钟。
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内容提要
Amazon Titan系列模型是Amazon Bedrock独有的，用于文本嵌入的最新模型。它通过优化检索增强生成，提高语义搜索、标签分类和搜索结果的质量和相关性。模型提供不同大小的向量，节省存储空间并保持准确度。可通过API在Amazon Bedrock中访问。
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关键要点
- Amazon Titan系列模型是Amazon Bedrock独有的，基于25年的AI和ML专业知识。
- Amazon Titan Text Embeddings V2是第二代文本嵌入模型，针对检索增强生成进行了优化。
- 该模型支持256、512和1024维的输出向量，较小的向量可以节省存储空间并缩短响应时间。
- 512维向量的准确度约为1024维的99%，256维向量保持97%的准确度。
- 模型提供改进的单位向量归一化方法，提高向量相似性测量的准确度。
- 适用于语义搜索、标签分类和提高搜索结果质量等多种使用案例。
- RAG（检索增强生成）通过嵌入获取最新信息，帮助大型语言模型生成更准确的答案。
- Amazon Titan Text Embeddings V2可通过Amazon Bedrock的API直接访问。
- 模型的有效负载包含三个参数：inputText、normalize和dimensions。
- Amazon Titan Text Embeddings V2将成为Amazon Bedrock的默认LLM，现已在多个AWS区域推出。
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