Multimodal Embedding Search

OpenSearch Serverless와 Bedrock Titan Multimodal Embedding 모델을 활용합니다.

`1-preparation.ipynb`

필요한 리소스를 준비하고 샘플 데이터를 삽입하는 노트북입니다. 전체 작업이 수행되는 데 약 20분 소요됩니다.

OpenSearch Serverless (VectorDB)의 Collection, index 를 생성
샘플 데이터를 Multimodal Embedding 하여 document 삽입

`2-multimodal-search.ipynb`

VectorDB에 저장된 데이터를 기반으로 semantic 검색 테스트를 합니다. 이미지 또는 텍스트로 검색을 수행할 수 있고, 쿼리와 유사한 데이터들을 확인할 수 있습니다.

텍스트 검색
이미지 검색
상품 검색 챗봇

`3-clean-up.ipynb`

생성한 OpenSearch 리소스들을 삭제합니다.