Voyage AI: Voyage Code 2

Voyage Code 2는 소스 코드와 관련 텍스트의 수치 임베딩을 생성합니다. 개발자가 동작을 설명하거나 코드 조각을 제공하면 검색 시스템이 관련 구현을 찾는 의미 기반 코드 검색용으로 설계되었습니다. 개발사의 예시는 자연어 질문, 코드 조각, 두 가지를 결합한 검색 입력을 다룹니다.

실제 개발 질문을 중심으로 리포지토리 검색 환경을 만드세요. 개발자는 일치하는 문자 중 첫 번째와 마지막 문자만 제거하는 루틴이나, 특정한 트리 순회를 적용하는 프로젝트 부분을 찾을 수 있습니다. 원하는 구현을 유사하지만 잘못된 구현과 구분하는 조건을 포함해, 동작을 정확히 표현하는 쿼리를 준비합니다.

모든 파일을 임의의 글자 수로 나누지 말고, 유용한 단위로 코드의 색인을 만듭니다. 함수 시그니처, 본문, 관련 설명을 함께 유지하세요. 보조 함수가 로컬 유형이나 상수에 의존하면, 그 목적을 이해할 수 있을 만큼 주변 텍스트를 보존합니다. 결과에서 원본 코드를 바로 열 수 있도록 파일 경로, 리포지토리 리비전, 소스 위치를 임베딩과 별도로 저장하세요.

이 버전은 16,000토큰 컨텍스트 창을 갖추고 1,536차원 임베딩을 생성합니다. 이 표현에 맞게 벡터 색인 크기를 정하고, 쿼리 및 문서 임베딩을 같은 모델에 연결해 유지하세요. Voyage Code 2로 이미 색인을 만든 모음은 원본 레코드를 업데이트하면서 일관된 검색 표현을 유지할 수 있습니다. 다른 임베딩 버전으로 옮길 때는 같은 리포지토리에서 명시적으로 비교하는 색인 마이그레이션으로 다루어야 합니다.

자연어 쿼리에는 작업, 입력, 관련 결과를 설명합니다. 코드 쿼리에는 로직을 일치시켜야 하는 조각을 넣고, 검색에 중요한 조건을 설명하세요. 예를 들어 재시도 처리 검색에서는 타임아웃 뒤에 재시도하는 코드인지, 완전한 오류 응답 뒤에 재시도하는 코드인지 명시할 수 있습니다. 검색된 소스를 편집에 사용하기 전에 그 차이를 확인해야 합니다.

문서와 소스 코드를 모두 색인에 넣는다면, 둘 다 추적할 수 있게 유지합니다. 설명 구절은 유용한 맥락이 될 수 있지만, 개발자가 확인해야 하는 산출물은 구현입니다. 검색 페이지가 올바른 목적지를 보여 주고 코딩 도우미가 설명과 실행 가능한 소스를 구분할 수 있도록, 이러한 레코드 유형에 라벨을 붙이세요.

검색된 구절은 리포지토리 탐색, 구현 발견, 코딩 도우미의 다음 단계에 필요한 맥락으로 사용합니다. 다음 단계로 전달할 때 관련 조각 전체와 그 위치를 보존하세요. 유사도는 후보 코드를 찾는 데 도움이 되며, 그 후보가 현재 문제를 해결하는지는 실제 입력, 부작용, 계약을 검토해 판단합니다.

답이 있는 소스를 알고 있는 실제 질문 모음으로 검색을 평가합니다. 이름이 바뀐 함수, 오해를 부르는 주석, 경계 사례가 다른 유사한 유틸리티, 코드에 없는 어휘를 쓰는 쿼리를 포함하세요. 예상 구현이 유용한 결과에 나타나는지, 표시된 조각이 판단에 충분한 맥락을 제공하는지 확인합니다. 추출, 구절 경계, 색인 작업의 변경을 같은 작업들로 비교할 수 있도록, 리포지토리가 커져도 이러한 질문을 유지하세요.