優(yōu)化視頻語義搜索要在準(zhǔn)確性、成本和延遲之間找到平衡。之前我們用Claude Haiku模型做意圖路由，雖然準(zhǔn)確性不錯，但它的延遲占了總延遲的75%?，F(xiàn)在借助Amazon Bedrock的模型蒸餾技術(shù)，我們把大模型Nova Premier的路由能力遷移到小模型Nova Micro上，不僅推理成本降低了95%、延遲減少一半，還能保持原有的路由質(zhì)量。

具體解決方案分四步推進：先用Nova Premier生成10000個合成訓(xùn)練樣本并上傳到S3；接著運行蒸餾訓(xùn)練作業(yè)，這一步Bedrock會自動管理基礎(chǔ)設(shè)施；然后把模型部署到按需推理環(huán)境；最后對模型進行評估。結(jié)果顯示，蒸餾后的Nova Micro和Claude Haiku的LLM評分都是4.0/5，但延遲從1741ms降到了833ms，成本也有顯著下降。

這種方法不需要完全標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，能解決生產(chǎn)場景中準(zhǔn)確性、成本與延遲的權(quán)衡難題，為大規(guī)模視頻語義搜索提供了一條高效的實現(xiàn)路徑。完整代碼可以在GitHub倉庫找到。