Amazon Titan 模型是由 Amazon Web Services (AWS) 开发的一系列基础模型 (FM)，旨在支持生成式 AI 应用程序。这些模型专为文本生成、摘要、语义搜索和检索增强生成 (RAG) 等任务而设计。Titan 模型具有不同的大小和专业化方向，例如用于语言任务的 Titan Text 和用于将文本转换为数值表示的 Titan Embeddings。它们在大型数据集上进行训练，并针对准确性、可扩展性以及与 AWS 服务的集成进行了优化。Titan 模型是 AWS 更广泛战略的一部分，旨在为开发人员提供预构建的 AI 工具，从而减少从头开始构建或训练模型的需求。
Amazon Bedrock 是一项托管服务，允许开发人员通过统一 API 访问和部署基础模型，包括 Amazon Titan 模型。Bedrock 作为一个平台，开发人员可以从中选择多个 FM（例如 Titan、Anthropic 的 Claude 或 Meta 的 Llama），并将它们集成到应用程序中，而无需管理基础设施。Titan 模型是 Bedrock 产品的核心部分，提供针对性能和安全性优化的 AWS 原生选项。例如，Titan Text 可以生成代码或总结文档，而 Titan Embeddings 有助于支持搜索或推荐系统。Bedrock 处理扩展、安全性和合规性，使开发人员可以专注于微调模型或构建结合多个 FM 的工作流程。
使用 Bedrock 的开发人员可以通过简单的 API 调用访问 Titan 模型，类似于他们使用其他 AWS 服务（如 Lambda 或 S3）的方式。例如，开发人员可以使用 Titan Embeddings 模型将客户支持工单转换为向量，然后将它们存储在 Amazon OpenSearch 等向量数据库中以进行语义搜索。Bedrock 还支持自定义：您可以使用 AWS SageMaker 通过专有数据微调 Titan 模型。这种集成简化了添加聊天机器人或内容审核系统等任务，这些系统可能会将 Titan 的文本生成与其他 Bedrock 模型结合使用，以满足特定用例。通过在 Bedrock 中提供 Titan，AWS 确保开发人员拥有一条简化的路径来部署生成式 AI 功能，同时保持对数据隐私和成本的控制。