Voyage AI: Voyage Code 3
Voyage Code 3 menghasilkan embedding untuk carian teks kepada kod, kod kepada kod dan docstring kepada kod. Tetingkap 32000 token, dimensi vektor yang boleh dipilih dan output yang dikuantisasikan menyokong carian repositori serta pemilihan konteks kod untuk pembantu pengekodan.
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Voyage Code 3 ialah model embedding yang dikhususkan untuk mencari kod sumber. Pembuatnya menerangkan tugas bahasa semula jadi kepada kod, kod kepada kod dan docstring kepada kod: soalan boleh menemukan pelaksanaan, cebisan kod boleh menemukan logik berkaitan, dan penerangan fungsi boleh menemukan kod yang relevan. Model ini menghasilkan vektor untuk carian dan bukannya fail yang telah disunting atau program yang telah siap.
Sediakan bahan repositori berdasarkan unit kod yang bermakna. Kekalkan fungsi bersama nama, signature dan komen yang menerangkan tujuannya. Untuk komponen yang lebih besar, sertakan definisi berdekatan yang diperlukan untuk memahami operasi tersebut. Simpan repositori, revisi, laluan fail dan lokasi baris secara berasingan supaya hasil carian membuka kod sumber tepat yang telah dihasilkan embeddingnya.
Carian bahasa semula jadi boleh menerangkan tingkah laku, seperti mencari bahagian projek yang mengesahkan muat naik sebelum menyimpannya. Pertanyaan berasaskan kod boleh memberikan fungsi yang tujuannya perlu dipadankan di tempat lain. Pilih carian yang mewakili tugas pembangunan sebenar, termasuk penamaan yang tidak dikenali, pelaksanaan serupa dan utiliti yang maknanya bergantung pada kod sekeliling.
Tetingkap konteks 32000 token dapat menampung petikan kod yang besar. Gunakan ruang itu dengan tujuan yang jelas: fungsi lengkap dan kebergantungan yang relevan boleh memberikan lebih banyak maklumat daripada blok sembarangan yang dipotong di tengah aliran kawalan. Pastikan pemformatan kod sumber mudah dibaca dan kekalkan sintaks bahasa semasa pengekstrakan. Jika fail sumber lebih besar daripada tetingkap input, bahagikannya pada sempadan struktur yang berguna dan kekalkan hubungan antara petikan dengan fail induknya.
Voyage Code 3 menyokong embedding dengan dimensi 2048, 1024, 512 atau 256, bersama perwakilan titik apung, lapan bit bertanda atau tanpa tanda, dan binari. Kawalan ini menyokong saiz indeks repositori dan konfigurasi carian yang berbeza. Nilai perwakilan ringkas menggunakan carian sebenar yang sama seperti garis dasar yang lebih besar, sambil memeriksa sama ada fungsi atau fail yang betul masih berada dalam hasil yang berguna.
Untuk pembantu pengekodan, cari petikan sumber yang relevan terlebih dahulu, kemudian berikan petikan itu dan rujukan failnya kepada komponen yang bertanggungjawab menjawab atau membuat perubahan. Padanan keserupaan membantu memilih konteks; ia tidak membuktikan bahawa dua pelaksanaan boleh saling menggantikan. Periksa input, kesan sampingan dan kontrak sekeliling dalam kod yang ditemukan sebelum menggunakannya untuk membimbing penyuntingan.
Pisahkan versi repositori yang tidak berkaitan melalui metadata dan pastikan revisi yang diindeks dapat ditelusuri. Jika fungsi berpindah atau tingkah lakunya berubah, kemas kini vektor serta lokasi sumbernya. Tetapan embedding yang sama perlu digunakan untuk kod sumber yang diindeks dan pertanyaannya. Semasa memigrasikan indeks, bandingkan hasil dengan set soalan sedia ada supaya perubahan model atau perwakilan vektor tidak mengubah kod yang dilihat oleh pembangun secara senyap.
Semakan yang berguna termasuk sama ada pertanyaan menemukan pelaksanaan sebenar dan bukan sekadar nama ujian, sama ada docstring menemukan fungsi yang sepadan, dan sama ada kod yang berkaitan secara semantik dapat dibezakan daripada cebisan yang hanya kelihatan serupa. Kekalkan teks sumber dan lokasi yang dikembalikan dalam hasil carian supaya pembangun dapat memeriksa buktinya. Dengan ini, embedding model yang berfokus pada kod menjadi alat praktikal untuk navigasi dan pemilihan konteks.
Ailoot Ultra · Pembenaman POST /v1/embeddings voyage-code-3
voyage-code-3Pengenalan
Voyage Code 3 menghasilkan embedding untuk carian teks kepada kod, kod kepada kod dan docstring kepada kod. Tetingkap 32000 token, dimensi vektor yang boleh dipilih dan output yang dikuantisasikan menyokong carian repositori serta pemilihan konteks kod untuk pembantu pengekodan.
- 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-3 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-3",
"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-3
Alias laluan kaedah
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
ID pemanggil berkaitan
FAQ · Voyage AI: Voyage Code 3
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/embeddings·voyage-code-3:text→embedding- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/embeddings·voyage-code-3:model,input