您是否希望将一段会议录音自动转换为带有时间戳的会议纪要，再根据纪要内容生成配套的PPT图片，最后导出为包含语音解说的短视频？Nova AI通过一套完整的模型链路，即可一站式完成上述所有操作，无需切换工具或手动复制粘贴。

使用Nova Lite处理图文混合输入

实际操作流程非常简便。首先打开Amazon Bedrock控制台，选择Nova Lite模型，然后直接粘贴一段包含Markdown格式的笔记内容。笔记中可嵌入截图链接，例如：“见图1：产品架构图（https://xxx.png）；问题：模块A响应延迟超过200ms”。

Nova Lite会自动下载并理解图像内容，将图像中的信息与文字描述进行精准匹配。这里有一个关键环节：图像加载步骤不可跳过，如果图片链接失效或存在跨域访问限制，模型将忽略图像部分，仅处理文字信息。

点击“Run”后，输出结果会清晰标注哪些结论来源于图像，哪些来源于文本，例如“模块A出现延迟异常（见图1中的红色高亮区域）”。这样一来，图文混排的笔记内容就能被完整解析，而不是仅读取文字、忽略图片信息。

使用Nova Pro解析长视频并提取结构化摘要

解析长视频有两种主要方式。第一种方式是将MP4文件上传至Bedrock的S3存储桶，在Nova Pro推理接口中填写S3 URI路径，设置参数"chunking_strategy": "scene_change"，然后提交请求。第二种方式是调用Nova Pro异步API，传入视频URL和配置参数（例如{"max_segments": 8, "include_audio_transcript": true}），获取job_id后持续轮询status，直至返回completed状态。

需要注意的是，视频必须采用H.264编码格式，且分辨率不得超过4K，否则在预处理阶段便会失败，返回空嵌入向量。因此，上传前务必确认视频格式符合要求。

使用Nova Micro+Transcribe+Polly构建实时语音闭环

这个场景较为典型：用户语音输入经RTC插件送入Amazon Transcribe，生成带有标点符号和说话人分离的文本流。随后，文本流实时传输给Nova Micro模型，执行意图识别与指令拆解。例如，当用户说“把刚才说的三点方案发邮件给张经理”，模型会将其解析为结构化指令：{action: "send_email", recipients: ["zhang@xxx.com"], content_ref: "summary_0710_1105"}。

最后，系统调用Amazon Polly合成语音，同时将Nova Micro输出的结构化指令交由后端服务执行。语音与操作同步进行，延迟控制在800毫秒以内。整个过程一气呵成，只需将文件直接拖入即可运行。

使用Nova多模态嵌入实现跨模态检索

假设您手头有三类数据：100份PDF技术文档、200张设备实拍图、50段产线巡检视频片段。统一调用Nova多模态嵌入API，对所有数据生成8192维嵌入向量，并存入Amazon OpenSearch Service集群。

当用户输入“电机过热报警但红外图未显示异常”时，系统会自动将该文本转换为嵌入向量，在向量库中搜索最接近的图像与视频片段，并返回匹配度最高的Top3结果及对应文档页码。这项功能对于跨模态的信息检索非常实用。

不过需要特别留意，嵌入向量维度必须严格一致，混用512维与8192维向量会导致检索完全失效。因此，在数据预处理阶段务必统一维度设置。