Voyage AI: Voyage Code 2
Voyage Code 2 menghasilkan embedding kod sumber dan teks berkaitan untuk carian repositori secara semantik. Soalan bahasa semula jadi, cebisan kod atau pertanyaan gabungan boleh menemukan pelaksanaan yang relevan; edisi ini menggunakan tetingkap konteks 16000 token dan vektor berdimensi 1536.
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Voyage Code 2 menghasilkan embedding berangka untuk kod sumber dan teks berkaitan. Model ini direka untuk carian kod secara semantik, apabila pembangun menerangkan tingkah laku atau memberikan cebisan kod dan sistem carian menemukan pelaksanaan yang relevan. Contoh pembuatnya merangkumi soalan bahasa semula jadi, cebisan kod dan gabungan kedua-duanya sebagai input carian.
Gunakannya untuk membina pengalaman carian repositori berdasarkan soalan pembangunan sebenar. Pembangun mungkin mencari rutin yang membuang hanya aksara sepadan pertama dan terakhir, atau bahagian projek yang menggunakan kaedah penelusuran pokok tertentu. Sediakan pertanyaan yang menyatakan tingkah laku dengan tepat, termasuk syarat yang membezakan pelaksanaan yang dimaksudkan daripada pelaksanaan lain yang hampir serupa tetapi salah.
Indekskan kod dalam unit yang berguna dan bukannya membahagikan setiap fail mengikut bilangan aksara yang dipilih secara sembarangan. Kekalkan signature fungsi, badan fungsi dan penerangan yang relevan bersama-sama. Apabila fungsi pembantu bergantung pada jenis atau pemalar setempat, kekalkan teks sekeliling yang mencukupi supaya tujuannya dapat difahami. Simpan laluan fail, revisi repositori dan lokasi sumber di luar embedding supaya hasil dapat membuka kod asal secara langsung.
Edisi ini mempunyai tetingkap konteks 16000 token dan menghasilkan embedding berdimensi 1536. Sesuaikan saiz indeks vektor dengan perwakilan ini dan kaitkan embedding pertanyaan serta dokumen dengan model yang sama. Koleksi yang telah diindeks menggunakan Voyage Code 2 boleh mengekalkan perwakilan carian yang konsisten semasa rekod sumbernya dikemas kini. Peralihan kepada edisi embedding lain perlu dianggap sebagai migrasi indeks dengan perbandingan yang jelas pada repositori yang sama.
Untuk pertanyaan bahasa semula jadi, terangkan operasi, input dan hasil yang relevan. Untuk pertanyaan kod, sertakan cebisan yang logiknya perlu dipadankan dan jelaskan sebarang syarat yang penting kepada carian. Carian tentang pengendalian percubaan semula, misalnya, boleh menentukan sama ada kod berkaitan mencuba semula selepas tamat masa atau selepas menerima respons ralat yang lengkap. Kod sumber yang ditemukan perlu diperiksa untuk perbezaan itu sebelum digunakan dalam penyuntingan.
Pastikan dokumentasi dan kod sumber dapat ditelusuri apabila kedua-duanya diindeks. Petikan penerangan boleh menjadi konteks yang berguna, sementara pelaksanaan ialah artifak yang perlu diperiksa oleh pembangun. Labelkan jenis rekod ini supaya halaman carian dapat menunjukkan destinasi yang betul dan pembantu pengekodan dapat membezakan penerangan daripada kod sumber yang boleh dilaksanakan.
Gunakan petikan yang ditemukan sebagai konteks untuk navigasi repositori, penemuan pelaksanaan atau langkah seterusnya pembantu pengekodan. Kekalkan cebisan relevan yang lengkap dan lokasinya apabila meneruskannya. Keserupaan membantu mencari kod calon; semakan terhadap input, kesan sampingan dan kontrak sebenar menentukan sama ada calon itu menyelesaikan masalah semasa.
Nilai carian menggunakan set soalan sebenar dengan jawapan sumber yang diketahui. Sertakan fungsi yang telah ditukar namanya, komen mengelirukan, utiliti serupa dengan kes pinggir berbeza dan pertanyaan yang menggunakan kosa kata yang tiada dalam kod. Periksa sama ada pelaksanaan yang dijangka muncul dalam hasil yang berguna dan sama ada cebisan yang dipaparkan memberikan konteks yang mencukupi untuk menilainya. Kekalkan soalan tersebut apabila repositori berkembang supaya perubahan pada pengekstrakan, sempadan petikan atau pengindeksan dapat dibandingkan berdasarkan tugas yang sama.
Ailoot Ultra · Pembenaman POST /v1/embeddings voyage-code-2
voyage-code-2Pengenalan
Voyage Code 2 menghasilkan embedding kod sumber dan teks berkaitan untuk carian repositori secara semantik. Soalan bahasa semula jadi, cebisan kod atau pertanyaan gabungan boleh menemukan pelaksanaan yang relevan; edisi ini menggunakan tetingkap konteks 16000 token dan vektor berdimensi 1536.
- Input yang diterima
- Teks
- Hasil
- embedding
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Pembenaman POST /v1/embeddings
- Input
text- Output
embedding
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had voyage-code-2 Syarat: Gunakan pemilih model Ailoot yang tepat. | Lalai— |
Medaninput | Jenisstring or array<string> | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Syarat: Teks atau senarai teks; simpan satu vektor bagi setiap item data yang dikembalikan berserta indeksnya. | Lalai— |
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, input |
Parameteroptional | Kontrak |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parameterconditions | KontrakHantar teks dengan model yang dipilih; simpan setiap vektor yang dikembalikan berserta indeksnya. |
Kitar hayat: synchronous
Pelan harga
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Kadar Ailoot
Harga mengikut konfigurasi
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.0004 / 1K token Output · Token output $0 / 1K token Input · Bacaan cache — / 1K token Input · Penulisan cache — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Pembenaman
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
"model": "voyage-code-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-code-2
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
FAQ · Voyage AI: Voyage Code 2
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/embeddings·voyage-code-2:text→embedding- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/embeddings·voyage-code-2:model,input