Voyage 3.5 Liteは、意味に基づく検索のためにテキストを埋め込みに変換します。Voyage AIは、この版を応答時間とコストに最適化したものと説明しています。そのため、届く質問を頻繁に埋め込みに変換する検索機能や、検索可能な文章を大量に保持する仕組みの候補になります。出力は、渡されたテキストの数値表現であり、検索アプリケーションはこれを、原資料用に保存したベクトルと比較します。
利用者の作業に合う境界で区切られた資料の集合から始めてください。ヘルプセンターなら、一つの文章に手順とその前提条件をまとめられます。議論のアーカイブでは、何に答えた返信か分かるよう、返信の連なりを十分に残します。結果から読める根拠へたどり着けるよう、各埋め込みとともに原文、安定した原資料のリンク、文書のメタデータを保存してください。
利用者が実際に尋ねる形でテストクエリを書きます。「請求書の住所はどこで変更できますか？」は、該当記事の見出しをそのまま写すより、有用な検索確認になります。短い質問、言い換え、分野の略語、複数の概念に触れる例を含めてください。返された文章を読み、見つからなかった原因が、原資料の内容の不足、文章の境界の不適切さ、検索上の選択のどれにあるかを確かめます。
開発元は、32,000トークンのコンテキストウィンドウを文書化しています。十分な量のテキストを入力できる一方、文章の長さは検索体験を設計する際の選択です。簡潔な回答は必要な条件とまとめ、定義を、それが説明する用語から切り離さないでください。原資料から読みやすいテキストを抽出し、各ページで繰り返されるナビゲーションが求める情報を見えにくくする場合は取り除きます。
Voyage 3.5 Liteは、2,048、1,024、512、256次元に対応します。浮動小数点、8ビット整数、バイナリーの表現により、ベクトル索引でさらに形式を選べます。小さい表現や量子化された表現は、完全精度の基準と同じ質問とコーパスで比較してください。選んだモデル、次元数、データ型を索引とともに記録し、クエリベクトルにも対応する設定を使います。
開発元の検索ワークフローでは、索引に登録する文章をドキュメント、届いた検索をクエリとして指定します。複数の文章をまとめて処理するときも、返された各ベクトルと入力テキストの対応を保持してください。埋め込み処理が成功すればベクトルが得られます。アプリケーションは、それらを正しいレコードへ格納し、利用者が結果を開いたときに原資料の抜粋を表示する必要があります。
この版は、検索可能なサポート資料の集合、文書を見つけるツール、アシスタントの検索段階に利用できます。多言語の資料では、英語のテスト一つに頼らず、自分の資料の集合に存在する言語の組み合わせを評価してください。関連する一致を適切な条件で絞り込み、表示できるよう、アプリケーションから権限とロケールのメタデータを参照できる状態にします。
増え続ける資料の集合では、変更した文章のベクトルを、その原資料の版とともに更新します。見つけやすい一致、難しい言い換え、似ていても答えが異なる文書を含む、実際の質問の集合を保持してください。想定する負荷の下で、検索品質と検索フロー全体の動作を測ります。開発元によるLite版の位置付けは候補選びに役立ちます。最終的な次元数、文章の分割方針、索引の設定は、自分の資料で得られた結果から決めてください。
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この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Voyage 3.5 Liteは、意味に基づく検索のためにテキストを埋め込みに変換します。Voyage AIは、この版を応答時間とコストに最適化したものと説明しています。そのため、届く質問を頻繁に埋め込みに変換する検索機能や、検索可能な文章を大量に保持する仕組みの候補になります。出力は、渡されたテキストの数値表現であり、検索アプリケーションはこれを、原資料用に保存したベクトルと比較します。
利用者の作業に合う境界で区切られた資料の集合から始めてください。ヘルプセンターなら、一つの文章に手順とその前提条件をまとめられます。議論のアーカイブでは、何に答えた返信か分かるよう、返信の連なりを十分に残します。結果から読める根拠へたどり着けるよう、各埋め込みとともに原文、安定した原資料のリンク、文書のメタデータを保存してください。
利用者が実際に尋ねる形でテストクエリを書きます。「請求書の住所はどこで変更できますか？」は、該当記事の見出しをそのまま写すより、有用な検索確認になります。短い質問、言い換え、分野の略語、複数の概念に触れる例を含めてください。返された文章を読み、見つからなかった原因が、原資料の内容の不足、文章の境界の不適切さ、検索上の選択のどれにあるかを確かめます。
開発元は、32,000トークンのコンテキストウィンドウを文書化しています。十分な量のテキストを入力できる一方、文章の長さは検索体験を設計する際の選択です。簡潔な回答は必要な条件とまとめ、定義を、それが説明する用語から切り離さないでください。原資料から読みやすいテキストを抽出し、各ページで繰り返されるナビゲーションが求める情報を見えにくくする場合は取り除きます。
Voyage 3.5 Liteは、2,048、1,024、512、256次元に対応します。浮動小数点、8ビット整数、バイナリーの表現により、ベクトル索引でさらに形式を選べます。小さい表現や量子化された表現は、完全精度の基準と同じ質問とコーパスで比較してください。選んだモデル、次元数、データ型を索引とともに記録し、クエリベクトルにも対応する設定を使います。
開発元の検索ワークフローでは、索引に登録する文章をドキュメント、届いた検索をクエリとして指定します。複数の文章をまとめて処理するときも、返された各ベクトルと入力テキストの対応を保持してください。埋め込み処理が成功すればベクトルが得られます。アプリケーションは、それらを正しいレコードへ格納し、利用者が結果を開いたときに原資料の抜粋を表示する必要があります。
この版は、検索可能なサポート資料の集合、文書を見つけるツール、アシスタントの検索段階に利用できます。多言語の資料では、英語のテスト一つに頼らず、自分の資料の集合に存在する言語の組み合わせを評価してください。関連する一致を適切な条件で絞り込み、表示できるよう、アプリケーションから権限とロケールのメタデータを参照できる状態にします。
増え続ける資料の集合では、変更した文章のベクトルを、その原資料の版とともに更新します。見つけやすい一致、難しい言い換え、似ていても答えが異なる文書を含む、実際の質問の集合を保持してください。想定する負荷の下で、検索品質と検索フロー全体の動作を測ります。開発元によるLite版の位置付けは候補選びに役立ちます。最終的な次元数、文章の分割方針、索引の設定は、自分の資料で得られた結果から決めてください。
POST /v1/embeddingstextembedding| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 voyage-3.5-lite 条件: 正確なAilootモデル指定子を使用してください。 | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string or array<string> | 要件必須 | 値と制限 条件: テキストまたはテキストのリスト。返された各データ項目について、ベクトルとそのインデックスを保持してください。 | デフォルト— |
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータoptional | 仕様 |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータconditions | 仕様選択したモデルでテキストを送信し、返されたベクトルとそのインデックスをすべて保持してください。 |
ライフサイクル: synchronous
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.0001 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n "model": "voyage-3.5-lite",\n "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\nAiloot Ultra voyage-3.5-lite
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。