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AWS 베드록, TwelveLabs 임베딩으로 영상·이미지 자연어 검색 지원

AWS ML Blog·2026-09-10영문 원문

요약

AWS가 TwelveLabs의 Marengo Embed 3.0을 Amazon Bedrock Knowledge Bases의 임베딩 모델로 정식 출시했다. 이 모델은 영상, 오디오, 이미지, 텍스트를 하나의 벡터 공간으로 함께 인코딩해 별도의 전사·프레임 추출·벡터DB 파이프라인 없이 영상 콘텐츠를 자연어로 검색할 수 있게 한다. 예시로 2022 FIFA 월드컵 결승전 영상 클립을 업로드해 '페널티킥 장면을 보여줘' 같은 질의로 해당 구간을 찾아내는 과정을 소개했다. Amazon S3, SharePoint, Confluence 등과 연동되며 결과에는 구간 시작·종료 시간 등 메타데이터가 포함된다.

큐레이터 노트

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그동안 미디어·스포츠 분석 등에서 영상 속 특정 장면을 찾으려면 여러 도구를 조합해야 했는데, 이번 발표는 그 과정을 관리형 서비스 하나로 대체하는 것이다.

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임베딩
텍스트, 이미지 같은 데이터를 의미적으로 비슷할수록 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이도록 고정된 길이의 숫자 벡터로 변환한 것을 말한다.

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