Voyage AI: Voyage Finance 2
Voyage Finance 2 membuat embedding teks keuangan untuk pencarian dokumen dan RAG. Jendela 32000 token dan vektor berdimensi 1024 mendukung pencarian dalam dokumen pelaporan resmi, laporan keuangan, dan berita keuangan, sambil menjaga agar hasil tetap terhubung dengan bukti aslinya.
Tentang model
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Voyage Finance 2 adalah model embedding teks yang dikhususkan untuk pencarian materi keuangan. Model ini mengubah bagian teks dan pertanyaan pencarian yang diberikan menjadi vektor yang membantu aplikasi menemukan teks sumber yang relevan. Evaluasi keuangan pembuatnya mencakup dokumen pelaporan resmi yang tersedia untuk publik, laporan keuangan, berita perusahaan, dan materi tanya jawab keuangan, sesuai dengan fokus edisi ini pada pencarian bukti yang relevan dengan bidang tersebut.
Siapkan korpus agar makna keuangan tetap terjaga selama ekstraksi. Sertakan angka bersama label, periode, satuan, dan penjelasan di sekitarnya. Nilai pendapatan tanpa nama perusahaan atau periode pelaporan sulit ditafsirkan dengan benar dalam hasil pencarian. Untuk tabel yang diubah menjadi teks, pertahankan judul baris dan kolom serta jelaskan nilai mana yang saling terkait. Simpan dokumen asli dan lokasi halaman atau bagiannya untuk ditinjau.
Model ini mendukung jendela konteks 32000 token dan mengembalikan embedding berdimensi 1024. Gunakan ruang masukan yang tersedia untuk bagian teks yang lengkap dan dapat dipahami, sambil memilih batas yang sesuai dengan hasil yang dituju. Satu bagian yang luas dapat membantu menemukan laporan; bagian teks yang terfokus dapat menunjukkan pernyataan spesifik yang menjawab pertanyaan. Simpan hubungan dengan dokumen dan lokasi bagian teks dalam metadata indeks.
Susun pertanyaan pencarian dengan pembedaan yang penting bagi tugas tersebut. “Apa yang menjelaskan perubahan margin operasi pada kuartal terbaru yang dilaporkan?” memerlukan bagian teks yang berbeda dari pertanyaan yang hanya menanyakan nilai margin. Sertakan perusahaan, periode pelaporan, atau segmen usaha jika diketahui. Uji pertanyaan serupa pada dokumen dengan tanggal berdekatan dan terminologi yang sebanding untuk melihat apakah bukti yang tepat dikembalikan.
Gunakan model yang sama untuk membuat embedding korpus dan kueri pencarian. Jaga agar setiap vektor keluaran terpetakan ke bagian teks masukannya, lalu gunakan hasil pencarian untuk menampilkan teks asli dan referensi sumber. Asisten keuangan dapat meneruskan bukti yang dipilih ke tahap pembuatan jawaban sambil mempertahankan kutipan yang diperlukan untuk memeriksa setiap jumlah atau penjelasan yang dinyatakan.
Pisahkan laporan, berita, dan materi penjelasan melalui metadata jika aplikasi memerlukan pembedaan tersebut. Simpan tanggal publikasi dan periode pelaporan secara terpisah; keduanya menjelaskan aspek yang berbeda dari catatan keuangan. Saat dokumen direvisi, pertahankan hubungan antarversi dan perbarui bagian teks yang terdampak agar hasil pencarian mengarah ke sumber yang dimaksud.
Evaluasi sistem menggunakan pertanyaan yang jawabannya bergantung pada terminologi keuangan dan konteks dokumen. Contoh yang berguna mencakup bagian teks yang menjelaskan suatu perubahan, tabel yang memuat nilai yang diperlukan, dan beberapa laporan yang menggunakan ukuran yang sama untuk periode berbeda. Periksa apakah teks yang dikembalikan memuat cukup informasi untuk mengidentifikasi entitas dan periode yang relevan tanpa menebak dari kueri.
Model ini menyediakan vektor pencarian untuk basis pengetahuan keuangan, arsip penelitian, atau alur kerja pemilihan bukti. Tetap lakukan verifikasi angka dan pembacaan dokumen dasar dalam proses peninjauan aplikasi. Bagian teks yang relevan menjadi titik awal untuk memeriksa nilai, hubungan, atau klaim; isi sumbernya tetap menjadi dasar penjelasan akhir. Pertahankan kumpulan pertanyaan nyata dengan bagian teks yang diharapkan agar perbaikan ekstraksi dan pengindeksan dapat dinilai menggunakan tugas keuangan yang sama.
Ailoot Ultra · Embedding POST /v1/embeddings voyage-finance-2
voyage-finance-2Mulai
Voyage Finance 2 membuat embedding teks keuangan untuk pencarian dokumen dan RAG. Jendela 32000 token dan vektor berdimensi 1024 mendukung pencarian dalam dokumen pelaporan resmi, laporan keuangan, dan berita keuangan, sambil menjaga agar hasil tetap terhubung dengan bukti aslinya.
- Masukan yang diterima
- Teks
- Hasil
- embedding
Tersedia di Ailoot · masukan & metode
Ailoot Ultra · Embedding POST /v1/embeddings
- Masukan
text- Keluaran
embedding
| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan voyage-finance-2 Kondisi: Gunakan pemilih model Ailoot yang persis. | Bawaan— |
Kolominput | Jenisstring or array<string> | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Kondisi: Teks atau daftar teks; simpan satu vektor untuk setiap item data yang dikembalikan beserta indeksnya. | Bawaan— |
Parameter metode dan siklus hidup
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, input |
Parameteroptional | Kontrak |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterconditions | KontrakKirim teks dengan model yang dipilih; simpan setiap vektor yang dikembalikan beserta indeksnya. |
Siklus hidup: synchronous
Paket
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
- Mode Fast
- Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
- Mode Flex
- Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
- Upaya penalaran maksimum
- Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
Tarif Ailoot
Harga menurut konfigurasi
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Biaya |
|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Biaya Masukan · Token masukan $0.0004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Embedding
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
"model": "voyage-finance-2",
"input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
JSON
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json
# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.
Terima dan simpan hasil
Alias
Alias model
Ailoot Ultra voyage-finance-2
Alias jalur metode
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
ID pemanggil terkait
FAQ · Voyage AI: Voyage Finance 2
- Input dan hasil apa yang tersedia?
POST /v1/embeddings·voyage-finance-2:text→embedding- Kolom apa yang digunakan permintaan?
POST /v1/embeddings·voyage-finance-2:model,input