Amazon Bedrock Knowledge Bases のセマンティックチャンキング利用時にどのモデルが使用されるのか教えてください

困っていた内容

Bedrock Knowledge Bases のセマンティックチャンキングでは、分割処理時に基盤モデルが使用される認識です。
具体的にどのモデルが使用されるのか教えてください。

どう対応すればいいの?

セマンティックチャンキングでは、ナレッジベース作成時に選択した埋め込みモデルが使用されます。

Amazon Bedrock Knowledge Bases now supports advanced parsing, chunking, and query reformulation giving greater control of accuracy in RAG based applications | AWS Blog

Semantic chunking analyzes the relationships within a text and divides it into meaningful and complete chunks, which are derived based on the semantic similarity calculated by the embedding model.

なお、基盤モデル（埋め込みモデル）を使用した分の、追加の料金が発生する点にはご注意ください。

How content chunking works for knowledge bases - Amazon Bedrock

There are additional costs to using semantic chunking due to its use of a foundation model.

参考資料

Amazon Bedrock Knowledge Bases now supports advanced parsing, chunking, and query reformulation giving greater control of accuracy in RAG based applications | AWS Blog
How content chunking works for knowledge bases - Amazon Bedrock