AWS viser en praktisk HippoRAG-implementation med Bedrock, Neptune, Neptune Analytics og Titan-embeddings. Pointen er klar: graph-baseret retrieval med Personalized PageRank samler brikker på tværs af kilder i ét hop og giver sporbarhed, men drift, datakvalitet og tuning afgør, om det faktisk flytter noget.

AWS og Vexcel demonstrerer en pipeline, hvor multimodale embeddings, LLM‑baserede billedtekster og vektorsøg gør millioner af luftfotos søgbare på naturligt sprog. Amazon Nova Multimodal Embeddings topper i AWS’ egen evaluering. Potentialet er stort – driftskravene det samme: datastyring, fusion af flere vinkler og en vektor‑DB, der kan skaleres uden at tabe recall.

Pinterest skar ifølge VentureBeat cirka 90 procent af AI‑inferensomkostningerne ved at fjerne Qwen3‑VLs vision‑encoder og erstatte den med egne, præcomputede multimodale embeddings. Samtidig steg nøjagtigheden omkring 30 procent, og latency faldt markant for omkring 620 millioner brugere. Case’en er relevant for alle, der driver visuel discovery i stor skala.

Brugere spørger i naturligt sprog, ikke i eksakte stavelser. Her er en praktisk vej til semantisk søgning med embeddings, metadata og RAG i Python — hvad der virker i drift, hvor det går galt, og hvordan du måler fremskridt uden gætværk.

Encodere omsætter rå input til strukturerede repræsentationer, som AI-systemer kan arbejde med. Udviklingen er gået fra manuelle datakonverteringer til lærende og multimodale modeller, og AWS oplyser nu, at NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni er tilgængelig i SageMaker JumpStart med video, lyd, billeder og tekst i én arkitektur.

Artiklen guider dig gennem, hvordan man bygger en AI-agent med procedural memory, der lærer, lagrer og genbruger færdigheder som neurale moduler. Vi dækker både teknisk implementering, pædagogisk forklaring og forretningsmæssig værdi – med konkrete eksempler fra undervisning og erhvervsliv.