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Amazon Titan Text Embeddings の埋め込み表現で、レコメンド機能やタグ付けを実装 ~ note における 生成 AI 実装解説 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
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近年、生成 AI が大きな注目を集めており、AWS の Amazon Bedrock を利用することで、さまざまな生成 AI... 近年、生成 AI が大きな注目を集めており、AWS の Amazon Bedrock を利用することで、さまざまな生成 AI モデルを活用することが可能になりました。特に Claude が注目され、活用事例も増えつつあります。 note ではユーザーが自由に画像や音声、文章などのコンテンツを投稿できるプラットフォームであり、月間の投稿数は 117 万件にも上ります。投稿されるコンテンツの多くはテキストデータであり LLM で処理することができます。しかし、公開コンテンツ数が 4259 万件もあるため、全てのコンテンツを Claude で処理するのはコストと実行時間の観点から現実的ではありません。そこで、Amazon Titan Text Embeddings を活用し、コンテンツを処理して汎用的に使い回す方法を採用しています。 本記事では、note における Amazon Titan Te