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amazon/titan-embed-text-v1위 가격으로 잔액에서 차감됩니다. 새 계정은 무료 사용량으로 시작합니다.
Amazon Titan Embeddings G1 - Text는 Amazon의 텍스트 임베딩 모델로, 파운데이션 모델 제품군인 Titan 패밀리의 일부입니다. 1세대 Titan 텍스트 임베딩 모델이며, 주요 카테고리는 임베딩입니다. 산문을 생성하는 대신 텍스트를 의미를 나타내는 수치 벡터로 변환하므로 검색, 검색 증강, 유사도 시스템의 구성 요소가 됩니다.
이 모델은 텍스트 입력만 받고 임베딩을 출력으로 반환합니다. 각 입력은 최대 8,192 토큰 길이까지 가능하므로 상당히 큰 문서나 긴 구절을 단일 요청으로 임베딩할 수 있습니다. 고정된 1,536차원 벡터를 반환하므로 출력 형태가 예측 가능하고 호출 간 일관되며, 이는 벡터 데이터베이스에 저장하고 벡터 간을 비교하는 작업을 단순화합니다. 최대 출력은 7,372입니다.
이 모델은 텍스트가 아닌 임베딩을 생성하므로 사용 사례는 유사도와 검색에서 나옵니다. 문서 코퍼스를 임베딩하고 요청 시점에 사용자 쿼리를 임베딩한 다음, 벡터 유사도로 문서 순위를 매겨 내부 지식 기반, 문서 또는 제품 카탈로그에 대한 시맨틱 검색을 구축할 수 있습니다. 같은 접근 방식은 관련 구절을 가져와 별도의 텍스트 생성 모델에 전달하는 검색 증강 생성도 지원합니다. 임베딩은 또한 대규모 텍스트 컬렉션의 클러스터링과 주제 그룹화, 거의 동일한 콘텐츠의 중복 제거, 문서 벡터를 레이블이 지정된 예제와 비교하는 분류, 키워드 중복이 아닌 시맨틱 근접성에 의존하는 추천 또는 매칭 기능에도 적합합니다. 8,192 토큰 입력 제한 덕분에 긴 기사와 보고서를 여러 작은 청크로 나누지 않고도 임베딩할 수 있지만, 구절 수준 검색이 필요할 때는 청킹이 여전히 더 바람직할 수 있습니다.
모델 id "amazon/titan-embed-text-v1"을 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 임베딩 규칙을 따르므로 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리와 SDK가 api14의 base URL을 가리키고 해당 모델 id로 임베딩 요청을 보낼 수 있으며, 이미 임베딩 파이프라인이 있다면 통합 작업이 작게 유지됩니다. 이 모델은 표준 임베딩 요청 필드 외에 지원되는 요청 파라미터를 나열하지 않으므로 입력 텍스트와 모델 id를 보내고 반환된 1,536차원 벡터를 직접 처리할 계획을 세우십시오.
임베딩 모델이 전혀 적합한지 고려하십시오. 이 모델은 텍스트를 생성하지 않으므로 요약, 질의응답 또는 채팅 같은 작업에는 별도의 텍스트 생성 모델이 필요하며, Titan Embeddings는 검색을 위해 그와 함께 사용됩니다. 다른 벡터 크기나 더 새로운 세대의 Titan 임베딩이 필요하다면, 이 모델 id를 선택하기 전에 api14가 Amazon provider 아래에서 무엇을 더 제공하는지 확인하십시오.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "amazon/titan-embed-text-v1",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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