使用Titan Embeddings构建经济高效的RAG方案

最新推荐文章于 2025-10-18 05:00:00 发布

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使用Titan Embeddings构建经济高效的RAG方案

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024，亚马逊云科技， Titan Embeddings， Text Embeddings， Binary Embeddings， Memory Savings， Vector Database， Reranking Approach]

导读

组织旨在利用生成式人工智能来处理大型文档，使其可搜索，以用于问答、摘要和对话式助手等各种任务。选择合适的嵌入模型对提高这些任务的准确性至关重要。在本次讨论中，了解NetDocuments如何利用二进制Amazon Titan Embeddings Text，该技术能以40倍低于常规成本的价格处理数十亿文档。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

本次会议以Miguel阐述了本次演讲的动机拉开序幕，他强调当出现技术进步时，最初会有一个概念验证阶段，性能受到限制，该技术无法大规模应用于每种使用场景。这种情况最近也发生在嵌入技术上，本次会议介绍了一种在保持低成本的同时，大规模应用嵌入技术进行检索增强生成(RAG)的方法，这一点至关重要，因为文档数量可能会达到数百万或数十亿。

Miguel首先提出了一个场景，即提出“谁是亚马逊的CEO?”这个问题，并且有四个可用文档。他解释说，词汇匹配方法无法检索到正确的文档，因为它无法区分语义含义。这就是嵌入技术的优势所在，它能将文本的语义信息编码为数值向量表示。

Miguel随后介绍了Titan嵌入的概念，演示了如何为示例问题和文档创建嵌入，从而产生相关文档的相似数值表示和无关文档的不同表示。然而，他指出，随着规模扩大到数百万或数十亿文档，这些嵌入的大小会成为内存和成本方面的瓶颈。

Miguel介绍了Titan嵌入提供的三种减小内存占用的选择:切分(仅保留部分维度)、舍入(降低数字精度)和二值化(根据数字符号将数字表示为0和1)。他展示了一张表格，显示了不同压缩技术在内存节省和性能保留