基于 Amazon Bedrock 的 TwelveLabs Marengo Embed 2.7 多模态搜索系统

本文展示如何通过 AI 辅助开发，在零手工编码的情况下构建生产就绪的多模态搜索应用，完整体验 Amazon Bedrock 上 TwelveLabs Marengo Embed 2.7 模型的跨模态 AI 能力。

项目亮点

完整多模态体验系统

构建了一个端到端的多模态搜索演示系统，让用户能够直观体验 Marengo Embed 2.7 的强大跨模态能力，包括文本到图像、文本到视频、文本到音频以及文件间的相似性搜索。

AI 辅助开发实践

本项目完全通过 AI 辅助开发完成，开发者未编写任何一行代码。从架构设计、代码实现、部署配置到问题调试，全程由 Amazon Q Developer AI 助手完成，展示了 AI 驱动开发的巨大潜力。

📢限时插播：无需管理基础设施，利用亚马逊技术与生态，快速集成与部署生成式 AI 模型能力。

✨ 精心设计，旨在引导您深入探索 Amazon Bedrock 的模型选择与调用、模型自动化评估以及安全围栏(Guardrail)等重要功能。

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引言

在 Amazon Summit New York 上，我们宣布 TwelveLabs 视频理解模型正式登陆 Amazon Bedrock，其中包括突破性的 Marengo Embed 2.7 模型。该模型代表了多模态 AI 的重大进步，在单一的 1024 维向量空间内提供跨图像、视频、音频和文本的统一嵌入生成。

这一技术突破对于解决现实世界的业务挑战具有重要意义。以游戏行业为例，公司在发行游戏产品时需要制作大量广告视频素材进行 AB 测试。部分游戏公司的广告视频素材量已超过 10 万+级别，每月以上万条的速度增加。面对如此庞大的素材库，传统的文件名和标签检索方式已经无法满足需求。设计师需要频繁从庞大的视频素材库中检索、提取素材信息和片段，获取创意灵感或拼接新的广告视频。这种需要通过文本描述、参考图片或音频片段快速找到相关视频素材的跨模态搜索需求，正是多模态 AI 技术的理想应用场景。

与需要为每种模态使用单独模型的传统方法不同，Marengo Embed 2.7 实现了真正的跨模态理解，允许开发者构建文本查询可以找到相关图像、图像可以匹配相似视频、音频内容可以与视觉元素语义链接的应用程序。这种能力不仅适用于游戏行业，同样可以复用到效果类广告、教育培训、电商平台、媒体内容等多个需要大量多媒体内容管理和检索的行业。

更令人兴奋的是，本文展示的完整多模态搜索系统完全通过 AI 辅助开发实现，无需手工编写任何代码，为 AI 驱动的软件开发开辟了新的可能性。

Marengo Embed 2.7 的独特之处

统一向量空间架构

传统多模态系统面临对齐不同向量空间的挑战：

传统方法：图像模型 → 图像向量空间 A 文本模型 → 文本向量空间 B

视频模型 → 视频向量空间 C 音频模型 → 音频向量空间 D 跨模态搜索 = 复杂的映射和转换 ❌

Marengo Embed 2.7：所有模态 → 统一 1024 维向量空间跨模态搜索 = 直接余弦相似度计算 ✅

高级视频理解

该模型为视频内容提供三种不同的嵌入类型：

• visual-image：针对视觉相似性匹配优化

• visual-text：专为语义文本到视频搜索设计

• audio：捕获包括音乐、语音和环境声音在内的音频特征

企业级特性

• 异步处理：为大文件的生产工作负载而构建

• Amazon 集成：与 Amazon Bedrock 基础设施原生集成

• 可扩展架构：自动扩展和负载均衡

• 安全性：内置访问控制和加密

解决方案架构

方案概述

针对游戏行业在发布新游戏产品时需要制作大量广告视频的挑战，我们构建了一个基于 Marengo Embed 2.7 的多模态搜索解决方案。由于这些视频的生命周期通常很短（仅持续几天到几周），游戏公司必须持续创建新视频进行 A/B 测试以确保广告性能的一致性。

当前游戏公司通常采用三种方法制作广告视频内容：

1. 使用游戏内资产：利用游戏内的资产创建与游戏玩法相关的视频

2. 利用大语言模型：使用 AI 生成广告视频片段，然后组合成完整视频

3. 素材拆解重组：将现有广告视频拆解成小片段，然后重新组合成新的广告创意

其中，第三种方法在 A/B 测试中特别有用，能够提供大量的广告变体，尤其适用于不包含游戏内元素的广告。在这个制作过程中，游戏公司会构建一个庞大的视频素材库，素材来源于各种渠道。从这个素材库中搜索合适的广告片段每天都会消耗大量的人力资源。一些公司也在探索跨模态检索技术来简化这一过程。

在构建素材管理的解决方案时，可以以 Marengo Embed 2.7 多模态嵌入模型为核心，将所有媒体类型（图像、视频、音频、文本）映射到统一的 1024 维向量空间，实现高效的跨模态素材检索。同时结合大语言模型的理解能力，进一步提升素材管理的智能化水平，有效解决第三种方法中的核心痛点。本文通过构建一个演示系统，展示这些技术方法的实际应用效果。

业务价值

该解决方案通过自动化资产检索和利用现有资源，加速内容创作并提高广告性能。这不仅降低了人力成本，还优化了资源利用率，使设计师能够通过文本描述、参考图像或音频片段等多模态检索方法快速定位相关视频。

技术实现

为了完整体验 Marengo Embed 2.7 的能力，我们通过 AI 辅助开发构建了一个基于 Serverless 无服务器架构的综合多模态搜索系统。整个开发过程中，从架构设计到代码实现，从部署配置到问题调试，开发者未编写任何一行代码，全程由 Amazon Q Developer AI 助手完成：

系统架构

系统执行流程

系统通过两个主要工作流程运行：文件上传与处理和搜索与检索。

文件上传与处理工作流程

1. 用户交互：用户通过 Amazon CloudFront 访问网络界面，通过拖放或文件选择上传媒体文件（图像、视频、音频）。

2. API 处理：文件转换为 base64 格式，通过 Amazon API Gateway 发送到主 Amazon Lambda 函数，进行文件类型和大小限制（最大 10MB）验证。

3. Amazon S3 存储：Amazon Lambda 解码 base64 数据并将原始文件上传到 Amazon S3 进行持久化存储。

4. Amazon S3 事件触发：Amazon S3 在上传新文件时自动触发专用的嵌入 Amazon Lambda 函数，启动嵌入生成过程。

5. Amazon Bedrock 调用：嵌入 Amazon Lambda 异步调用 Amazon Bedrock 的 Marengo Embed 2.7 模型，为所有媒体类型生成统一的 1024 维嵌入向量。

6. 向量存储：嵌入 Amazon Lambda 将生成的嵌入向量与元数据一起存储在 Amazon OpenSearch Service 中，创建可搜索的向量数据库。

搜索与检索工作流程

1. 搜索请求：用户通过网络界面使用上传文件或文本查询启动搜索，可选择不同的搜索模式（视觉、语义、音频）。

2. API 处理：搜索请求通过 Amazon API Gateway 发送到搜索 API Amazon Lambda 函数进行初始处理。

3. 任务创建：搜索 API Amazon Lambda 在 Amazon DynamoDB 中创建搜索任务记录，并向 Amazon SQS 队列发送消息进行异步处理。

4. 队列处理：搜索 API Amazon Lambda 向 Amazon SQS 队列发送消息进行异步处理。

5. 工作器激活：搜索工作 Amazon Lambda 被 Amazon SQS 消息触发，提取搜索参数并准备嵌入生成。

6. 查询嵌入：工作 Amazon Lambda 调用 Amazon Bedrock 的 Marengo 模型为搜索查询（文本或上传文件）生成嵌入向量。

7. 向量搜索：工作 Amazon Lambda 在 Amazon OpenSearch Service 中使用余弦相似度执行相似性搜索，对跨模态查询使用不同策略，然后在 Amazon DynamoDB 中更新结果供前端轮询。

工作流程集成

两个工作流程共享通用基础设施组件但服务于不同目的：

• 上传工作流程（1-6）：专注于摄取和处理媒体文件以构建可搜索的向量数据库

• 搜索工作流程（1-7）：处理用户查询并从预构建的向量数据库中检索相关结果

• 共享组件：两个工作流程都利用相同的 Amazon Bedrock 模型、Amazon OpenSearch Service 索引和核心 AWS 服务以保持一致性

关键技术特性

• 统一向量空间：所有媒体类型（图像、视频、音频、文本）都嵌入到相同的 1024 维空间中，实现真正的跨模态搜索

• 异步处理：Marengo Embed 2.7 需要异步调用，通过 Amazon SQS 队列和工作 AWS Lambda 函数处理

• 多模态搜索：支持文本到图像、文本到视频、文本到音频和文件到文件的相似性搜索

• 可扩展架构：无服务器设计根据需求自动扩展，无需基础设施管理

• 实时状态：类似 WebSocket 的轮询提供处理状态和搜索结果的实时更新

演示演练

为了说明系统的能力，让我们通过用户界面和关键功能进行演练：

系统概览

系统主界面

应用程序提供了直观的界面，包含三个主要模块：

• 文件上传：支持图像、视频和音频文件

• 异步搜索：基于文件和基于文本的搜索模式

• 实时处理：状态跟踪和结果显示

文件上传和处理

文件上传界面

系统支持多种媒体格式，具有拖放功能：

• 图像格式：PNG、JPEG、JPG、WEBP

• 视频格式：MP4、MOV

• 音频格式：WAV、MP3、M4A

• 文件大小限制：每个文件 10MB

搜索能力

文件搜索界面

用户可以上传媒体文件来查找不同模态的相似内容。例如，在游戏广告素材库中，设计师可以上传一个包含特定游戏角色的参考视频，系统会自动找到其他包含相似角色或场景的广告素材。对于视频文件，系统提供多种搜索模式：

• 视觉相似性：基于视觉内容匹配，适用于查找相似的场景或人物外观

• 语义相似性：基于内容理解，适用于查找相似的动作或情节

• 音频相似性：基于音频特征匹配，适用于查找相似的背景音乐或声音效果

文本搜索界面

基于文本的搜索实现了真正的跨模态检索，允许用户使用自然语言描述找到相关的图像、视频和音频内容。在游戏广告制作中，这意味着设计师可以输入“人物战斗”或“城堡场景”等描述，快速找到匹配的广告素材。

搜索结果和跨模态匹配

搜索结果显示

结果显示包括：

• 相似度分数：量化匹配置信度

• 媒体预览：视频和音频的直接播放

• 元数据：文件类型、上传时间和其他详细信息

• 排序：按相关性排序的结果

跨模态搜索对比

系统演示了不同的搜索模式：

• 视觉搜索：专注于颜色、形状和视觉元素

• 语义搜索：强调内容理解和概念匹配

• 音频搜索：针对声音特征和音频特性

异步处理

处理状态界面

由于 Marengo 的异步处理模型，系统提供实时状态更新：

• 处理状态：显示嵌入生成进度

• 完成通知：自动重定向到结果

• 错误处理：清晰的错误消息和建议

素材管理

素材管理界面

系统提供了完整的素材管理功能，帮助用户有效管理和监控上传的多媒体内容。对于游戏公司而言，这意味着可以集中管理数万甚至十万级别的广告视频素材：

• 素材展示：以卡片形式展示所有已上传的游戏广告视频、角色图像和音效文件

• 处理状态监控：实时显示每个素材的 embedding 生成状态，确保新上传的广告素材可以及时被搜索到

• 智能筛选：支持按素材类型（角色展示、游戏场景、技能特效）和处理状态进行筛选

• 状态指示器：通过颜色编码清晰标识不同的处理状态，帮助美术团队快速识别可用素材

• 批量管理：便于美术和策划团队批量查看和管理大量广告素材文件

多模态搜索实战演示

系统支持多种搜索模式，以下展示了实际运行中的各种跨模态搜索场景。这些功能在游戏广告制作中尤为实用，能够显著提高设计师的创意效率和素材复用率：

图像搜索

图像输入搜索

使用图像作为查询输入，系统能够：

• 视觉相似性匹配：找到具有相似视觉特征的图像和视频。在游戏广告制作中，设计师可以上传一张人物图像，快速找到包含相似人物的所有广告视频

• 跨模态检索：基于视觉内容发现相关媒体，如通过场景截图找到相关的背景音乐或声音效果

• 实时处理：上传图像后立即开始 embedding 生成和搜索，支持快速的创意迭代

视频搜索

视频输入搜索

视频文件搜索展示了 Marengo Embed 2.7 的强大多模态能力：

• 多重 embedding 生成：同时提取视觉、文本和音频特征

• 智能匹配：根据内容类型选择最佳 embedding 进行搜索

• 异步处理：处理大型视频文件的完整工作流程

音频搜索

音频输入搜索

音频文件的跨模态搜索能力：

• 音频格式支持：WAV、MP3、M4A 主流格式

• 音频特征提取：捕获音乐、语音和环境声音特征

• 相似性匹配：找到具有相似音频特征的内容

文本到图像和视频搜索

文本搜索图像视频

文本查询的跨模态检索展示了真正的语义理解：

• 自然语言处理：理解复杂的文本描述。在游戏广告制作中，设计师可以输入“激烈战斗场面”或“多人组队合作”等描述

• 跨模态匹配：文本描述匹配相关的游戏截图和广告视频内容，帮助设计师快速找到符合创意方向的素材

• 语义相似性：基于内容理解而非关键词匹配，能够理解游戏中的情节和情感表达

文本到音频搜索

文本搜索音频

文本到音频的跨模态搜索展示了 Marengo Embed 2.7 的强大语义理解能力：

• 语义音频匹配：使用自然语言描述找到相关音频内容，如“欢快的音乐”、“海浪声”等

• 音频播放器集成：搜索结果中的直接播放控件，支持即时试听

• 相似度评分：量化文本到音频内容匹配的准确性，帮助用户理解结果相关性

• 音频内容匹配：基于音频特征进行语义匹配，支持各种音频文件格式

实现细节

1. 嵌入生成

核心功能利用 Marengo Embed 2.7 对所有媒体类型的统一 API：

def generate_embedding(media_type, s3_uri, bucket_name):    """使用Marengo Embed 2.7生成嵌入"""        # 根据媒体类型配置输入    if media_type == "image":        model_input = {            "inputType": "image",            "mediaSource": {                "s3Location": {                    "uri": s3_uri,                    "bucketOwner": account_id                }            }        }    elif media_type == "video":        model_input = {            "inputType": "video",            "mediaSource": {                "s3Location": {                    "uri": s3_uri,                    "bucketOwner": account_id                }            }            # 省略embeddingTypes以获取所有可用类型        }    elif media_type == "audio":        model_input = {            "inputType": "audio",            "mediaSource": {                "s3Location": {                    "uri": s3_uri,                    "bucketOwner": account_id                }            }        }    elif media_type == "text":        model_input = {            "inputType": "text",            "inputText": text_content        }        # 异步调用（Marengo必需）    response = bedrock_client.start_async_invoke(        modelId='twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0',        modelInput=model_input,        outputDataConfig=output_config    )        return response

2. 向量存储策略

系统使用统一模式在 Amazon OpenSearch Service 中存储嵌入：

{  "visual_embedding": [0.1, 0.2, ...],    // 图像和视频视觉特征  "text_embedding": [0.3, 0.4, ...],     // 视频文本/语义特征   "audio_embedding": [0.5, 0.6, ...],    // 视频和音频特征  "s3_uri": "s3://bucket/file.mp4",  "file_type": "mp4",  "timestamp": "2024-01-25T10:00:00Z"}

3. 智能搜索实现

搜索逻辑根据查询类型和目标媒体进行调整：

def cross_modal_search(query_embedding, query_type):    """实现跨模态搜索逻辑"""        if query_type == 'text':        # 文本查询：通过visual_embedding搜索图像，        # 通过text_embedding搜索视频，通过audio_embedding搜索音频        search_body = {            "query": {                "bool": {                    "should": [                        {                            "bool": {                                "must": [                                    {"knn": {"visual_embedding": {"vector": query_embedding, "k": 5}}},                                    {"terms": {"file_type": ["png", "jpg", "jpeg", "webp"]}}                                ]                            }                        },                        {                            "bool": {                                "must": [                                    {"knn": {"text_embedding": {"vector": query_embedding, "k": 5}}},                                    {"terms": {"file_type": ["mp4", "mov"]}}                                ]                            }                        },                        {                            "bool": {                                "must": [                                    {"knn": {"audio_embedding": {"vector": query_embedding, "k": 5}}},                                    {"terms": {"file_type": ["wav", "mp3", "m4a"]}}                                ]                            }                        }                    ]                }            }        }    else:        # 文件查询：使用visual_embedding进行相似性搜索        search_body = {            "query": {                "knn": {                    "visual_embedding": {                        "vector": query_embedding,                        "k": 10                    }                }            }        }        return opensearch_client.search(index='embeddings', body=search_body)

关键特性和能力

支持的媒体格式

• 图像：PNG、JPEG、JPG、WEBP

• 视频：MP4、MOV

• 音频：WAV、MP3、M4A

• 文本：自然语言查询

跨模态搜索场景

• 文本到图像：查找匹配文本描述的图像

• 文本到视频：基于语义查询定位视频内容

• 文本到音频：通过描述性文本发现音频内容

• 图像到视频：查找具有相似视觉内容的视频

• 文件到文件：在所有格式中定位相似媒体

性能指标

基于演示系统的测试，以下是关键性能特征：

处理时间

• 文本嵌入：2-5 秒

• 图像嵌入：10-30 秒

• 视频嵌入：1-5 分钟（取决于长度）

• 音频嵌入：30 秒-2 分钟

搜索性能

• 查询响应时间：向量相似性搜索<500ms

• 并发用户：通过 Lambda 自动扩展

• 存储效率：1024 维向量（每个嵌入 4KB）

性能和可扩展性

资源配置

• Amazon Lambda 内存：嵌入处理 1024MB

• Amazon Lambda 超时：大文件处理 15 分钟

• Amazon OpenSearch Service：1024 维向量空间

• 文件大小限制：每个文件 10MB（Amazon API Gateway 约束）

最佳实践和经验教训

1. 异步处理至关重要

Marengo Embed 2.7 仅支持异步调用。相应地设计您的架构：

# ✅ 正确：异步调用response = bedrock_client.start_async_invoke(    modelId='twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0',    modelInput=model_input,    outputDataConfig=output_config)
# ❌ 错误：同步调用将失败response = bedrock_client.invoke_model(...)

2. 针对不同媒体类型优化

• 图像：单一视觉嵌入

• 视频：多个嵌入（visual-image、visual-text、audio）

• 音频：单一音频嵌入

• 文本：单一文本嵌入

3. 实现适当的错误处理

def poll_async_result(invocation_arn, max_attempts=60):    """轮询异步调用结果，具有适当的错误处理"""    for attempt in range(max_attempts):        try:            response = bedrock_client.get_async_invoke(invocationArn=invocation_arn)                        if response["status"] == "Completed":                return process_output(response)            elif response["status"] in ("Failed", "Cancelled"):                raise Exception(f"调用失败: {response.get('failureMessage')}")                            time.sleep(5)  # 下次轮询前等待                    except Exception as e:            if attempt == max_attempts - 1:                raise e            time.sleep(5)        raise TimeoutError("异步调用超时")

部署指南

先决条件

• 配置了适当权限的 Amazon CLI

• 安装 Amazon CDK v2

• Python 3.11+和 Node.js 18+

快速部署

# 克隆仓库git clone <repository-url>cd aws-multimodal-embedding
# 配置服务前缀export SERVICE_PREFIX="your-project-name"
# 部署基础设施cd infrastructurecdk deploy --require-approval never
# 上传前端资源aws s3 sync ../frontend/ s3://${SERVICE_PREFIX}-frontend/

所需亚马逊云科技权限、

部署需要以下权限：

• Amazon Bedrock 模型访问

• Amazon Lambda 函数创建和执行

• Amazon OpenSearch Serverless 集合管理

• Amazon S3 存储桶操作

• Amazon API Gateway 配置

• Amazon CloudFront 分发设置

用例和应用

游戏和广告行业

• 游戏广告素材管理：面对 10 万+级别的广告视频库，通过文本描述、参考图片或音频片段快速找到相关素材

• 效果类广告复用：与游戏广告类似，需要大量 AB 测试和快速迭代，可直接复用多模态搜索方案

• 创意灵感获取：设计师通过跨模态搜索快速找到相似风格的历史素材作为参考

教育和企业培训

• 课程视频资源管理：教师通过关键词快速找到相关教学素材

• 多媒体教学资源检索：跨模态检索和推荐相关学习内容

• 企业培训库管理：员工通过描述快速找到相关的培训内容

电商平台

• 产品视频库管理：通过商品描述快速找到相关的产品展示视频

• 视觉产品搜索：用户上传图片搜索相似商品的视频介绍

• 跨模态产品匹配：将产品视频与客户查询匹配

媒体内容管理

• 新闻素材库管理：通过文本描述快速找到相关的视频片段

• 影视后期制作：素材查找和复用，提高制作效率

• 内容档案管理：在庞大的多媒体档案中进行智能搜索

安全建议

数据隐私

• 所有媒体文件在您的亚马逊云科技账户内处理

• 嵌入存储在您的 OpenSearch 集群中

• 不与外部服务共享数据

访问控制

# AWS Lambda执行角色的IAM策略{    "Version": "2012-10-17",    "Statement": [        {            "Effect": "Allow",            "Action": [                "bedrock:InvokeModel",                "bedrock:StartAsyncInvoke",                "bedrock:GetAsyncInvoke"            ],            "Resource": "arn:aws:bedrock:*:*:model/twelvelabs.marengo-embed-2-7-v1:0"        },        {            "Effect": "Allow",            "Action": [                "s3:GetObject",                "s3:PutObject"            ],            "Resource": "arn:aws:s3:::your-bucket/*"        }    ]}

未来增强

可增加功能

• 实时处理：实时内容的流式嵌入

• 高级过滤：基于元数据的搜索细化

• 多语言支持：扩展语言能力

• 自定义模型：针对特定领域用例的微调

• 成本优化：嵌入缓存策略和批处理优化，减少 API 调用成本

def get_cached_embedding(file_hash, media_type):    """实现缓存以减少API调用"""    cache_key = f"{file_hash}:{media_type}"        # 检查Amazon DynamoDB缓存    cached_result = dynamodb_table.get_item(Key={'cache_key': cache_key})        if 'Item' in cached_result:        return cached_result['Item']['embedding']        # 如果未缓存则生成新嵌入    embedding = generate_embedding(media_type, s3_uri, bucket_name)        # 存储在缓存中    dynamodb_table.put_item(        Item={            'cache_key': cache_key,            'embedding': embedding,            'ttl': int(time.time()) + ttl_seconds  # 设置适当的TTL        }    )        return embedding

对于大规模部署，考虑实现批处理以优化成本和吞吐量。

集成机会

• Amazon Rekognition：增强图像分析

• Amazon Transcribe：音频到文本转换

• Amazon Translate：多语言搜索能力

• Amazon Personalize：个性化内容推荐

结论

Amazon Bedrock 上的 TwelveLabs Marengo Embed 2.7 代表了多模态 AI 能力的重大进步。通过为所有媒体类型提供统一的向量空间，它简化了复杂跨模态搜索应用的开发，同时保持企业级性能和安全性。

回到文章开头提到的业务场景，游戏公司面临的 10 万+级别广告视频素材管理挑战，正是多模态 AI 技术的理想应用场景。通过本文展示的解决方案，设计师现在可以：

• 通过自然语言描述快速定位相关广告素材，如”激烈战斗场面”或”多人组队合作”

• 上传参考图片或音频片段找到风格相似的视频素材，大幅提升创意效率

• 实现跨模态素材复用，将现有广告视频拆解重组的第三种制作方法变得更加高效

• 显著降低人力成本，从每天消耗大量人力资源的手工搜索转向智能化检索

本文演示的无服务器架构展示了如何构建可自动扩展的生产就绪多模态应用，同时保持成本优化。同时，整个系统完全通过 AI 辅助开发实现，展示了 AI 驱动开发在解决实际业务问题中的巨大潜力。

关键要点

• 统一方法：单一模型处理所有媒体类型

• 生产就绪：基于亚马逊云科技无服务器基础设施构建

• 成本效益：按使用付费定价和优化策略

• 可扩展：基于需求自动扩展

• 安全：企业级安全和隐私控制

对于游戏、广告、教育、电商等需要大量多媒体内容管理的行业，Marengo Embed 2.7 提供了一个具有强大跨模态理解能力的可访问入口点。随着多模态 AI 的持续发展，这样的解决方案将成为释放多样化媒体资产价值的关键技术。

其他资源

• Amazon Bedrock用户指南
  

• TwelveLabs Marengo模型文档
  

• Amazon OpenSearch Service开发者指南
  

• AWS CDK开发者指南
  

本文中显示的示例代码和架构模式可在 GitHub 仓库中获得。

*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务目前在亚马逊云科技海外区域可用。亚马逊云科技中国区域相关云服务由西云数据和光环新网运营，具体信息以中国区域官网为准。

本篇作者

本期最新实验《多模一站通 —— Amazon Bedrock 上的基础模型初体验》

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