生成AIではモデルにより文字列のベクトル化が行えます。 Amazon Bedrockでは、「Titan Embeddings」というモデルが提供されています。 Titan Embeddingsのユースケースのひとつに semantic similarity(意味的類似度) というものがあります。
意味の近い言葉は、近くに来るよということだと思います。
この機能を使って、re:Invent 2023のセッションを可視化してみました。
生成AIではモデルにより文字列のベクトル化が行えます。 Amazon Bedrockでは、「Titan Embeddings」というモデルが提供されています。 Titan Embeddingsのユースケースのひとつに semantic similarity(意味的類似度) というものがあります。
意味の近い言葉は、近くに来るよということだと思います。
この機能を使って、re:Invent 2023のセッションを可視化してみました。
re:Invent 2023のセッション情報をBedrockで分析してみた。の各Topicごとの図です。ご査収ください。
過去にQiitaに投稿した内容のアーカイブです。
Amazon BedrockのEmbeddingsを試しました。