缩短 75%
搜索时间
增加 50%
每次搜索平均返回的选项
概览
通过其数字资产管理解决方案，Bynder 帮助全球 4000 多家公司存储、整理和分发超过 1.75 亿个资源，数据总量达 18PB。对于数字资产管理用户来说，内容可查找性至关重要，搜索速度和准确性的任何提升都具有重大意义。
作为 Amazon Web Services（AWS）的长期客户，Bynder 选择在 Amazon Bedrock 中实施由 Amazon Titan 多模态嵌入驱动的视觉相似性搜索，Amazon Bedrock 为构建和扩展生成式人工智能（AI）应用程序提供了简单的方法。通过该解决方案，Bynder 改变了其客户发现和使用数字资产的方式。
机会 | 利用 Amazon Bedrock 优化 Bynder 的多模态资产发现
Bynder 最初收购了一家公司，将视觉搜索功能整合到其软件中。客户的快速采用率激励 Bynder 在这一成功基础上继续发展。在 2023 年 AWS re:Invent 大会上，Bynder 意识到新发布的 Amazon Titan 多模态嵌入将使其团队能够继续创新，并以更快的速度提供 AI 功能。
通过在 Amazon Bedrock 中使用 Titan 多模态嵌入基础模型，企业可以实现更准确、更符合上下文的多模态搜索。在主题演讲期间，Bynder 的系统架构总监 Roald Bankras 开始测试 API，并很快将其启动并运行。Bankras 说：“Amazon Bedrock 与 Titan 多模态嵌入为我们解决了难题。我们可以很容易地将其转化为可扩展的解决方案。”
Amazon Bedrock 与 Titan 多模态嵌入为我们解决了难题。”
Roald Bankras
Bynder 系统架构总监
解决方案 | 将搜索时间缩短 75%
借助 Amazon Bedrock，Bynder 在其软件中扩展了全面的人工智能驱动搜索功能。该解决方案使用 Titan 多模态嵌入将图像转换为向量，这样，客户就可以通过选择相似图像或用自然语言描述需求来查找资源。
当用户输入查询内容时，平台会通过 Amazon Bedrock 对其进行处理。然后，搜索词和存储的图像都会被转换为向量，以便根据视觉和上下文相似性识别匹配项。Bankras 说：“使用 Amazon Bedrock 的设置可以很容易地获取这些向量，因为它是一个非常清晰的 API。”
Bynder 的一位客户表示，在一项典型的营销活动任务中，搜索素材所花费的时间减少了 75%，这极大地提高了团队的工作效率。搜索结果也更深入、更准确，返回的选项平均增加了约 50%。最重要的是，该解决方案可以轻松扩展到客户庞大的资源库，对图像数量几乎没有限制。
成果 | 探索高级 AI 搜索功能
Bynder 的生成式人工智能驱动搜索改变了其客户与数字资产交互的方式。同时，该公司还会保护客户数字内容的隐私和知识产权，因为他们的数据不会用于训练大语言模型。
该公司目前正在探索逐帧分析和索引视频内容的方法。随着 AI 的不断发展，Bynder 期待使用更多 AWS 服务，帮助其客户查找、管理和优化数字资产。
关于 Bynder
Bynder 创立于 2013 年，是一家提供数字资产管理解决方案的公司。该公司在全球设有七个办事处，包括在荷兰、美国和西班牙的办事处。
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