Amazon Bedrock模型蒸馏优化视频语义搜索意图，成本降95%延迟减半

优化视频语义搜索要在准确性、成本和延迟之间找到平衡。之前我们用Claude Haiku模型做意图路由，虽然准确性不错，但它的延迟占了总延迟的75%。现在借助Amazon Bedrock的模型蒸馏技术，我们把大模型Nova Premier的路由能力迁移到小模型Nova Micro上，不仅推理成本降低了95%、延迟减少一半，还能保持原有的路由质量。

具体解决方案分四步推进：先用Nova Premier生成10000个合成训练样本并上传到S3；接着运行蒸馏训练作业，这一步Bedrock会自动管理基础设施；然后把模型部署到按需推理环境；最后对模型进行评估。结果显示，蒸馏后的Nova Micro和Claude Haiku的LLM评分都是4.0/5，但延迟从1741ms降到了833ms，成本也有显著下降。

这种方法不需要完全标记的数据集，能解决生产场景中准确性、成本与延迟的权衡难题，为大规模视频语义搜索提供了一条高效的实现路径。完整代码可以在GitHub仓库找到。