Voyage AI: Voyage Context 3
Voyage Context 3 lager en vektor for hver dokumentdel og tar samtidig med kontekst fra de andre delene i dokumentet. Den støtter presis gjenfinning av avsnitt i lange dokumenter, med valgbare dimensjoner og kvantiserte innbygginger.
Om modellen
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Voyage Context 3 produserer kontekstualiserte innbygginger av dokumentdeler for dokumentgjenfinning. Hver del får sin egen vektor, samtidig som modellen også tar hensyn til de andre delene som er oppgitt fra samme dokument. Dette gir et gjenfinningssystem en representasjon av det lokale avsnittet sammen med en bredere dokumentkontekst, som en enhet eller et tema introdusert et annet sted i kilden.
Klargjør hvert dokument som en ordnet sekvens av lesbare tekstdeler. Hold delene fra ett dokument samlet og behold originalrekkefølgen. I produsentens kontekstualiserte prosess inneholder hver indre gruppe delene fra én kilde, mens separate grupper representerer separate kilder. Grupperingen er en del av inndataenes mening: den forteller modellen hvilken omkringliggende tekst som tilhører dokumentet som representeres.
Et nyttig tilfelle er en rapport der innledningen identifiserer selskapet, mens et senere avsnitt forklarer veksten. Et søk etter dette selskapets vekst trenger både det konkrete avsnittet og dokumentidentiteten. Behold den opprinnelige delteksten og metadataene for dokumentet den tilhører, sammen med den resulterende vektoren, slik at resultatet kan vise avsnittet og lenke til hele kilden.
Produsentens referanse dokumenterer opptil 120000 tokener i én forespørsel, med maksimalt 1000 inndatagrupper og totalt 16000 dokumentdeler. Modellveiledningen oppgir separat et vindu på 32000 tokener per del. Hold disse avgrensningene adskilt når materialet klargjøres: en grense for én del og en grense for hele forespørselen beskriver forskjellige inndatastørrelser. Kontroller totalsummen etter at kilden er delt, fremfor å anta at hver enkelt del kan fylle sin maksimale størrelse i samme forespørsel.
For dokumentgjenfinning identifiseres de grupperte avsnittene som dokumentinndata. Klargjør hvert søkespørsmål som sin egen spørringsgruppe. Produsenten anbefaler at de oppgitte dokumentdelene ikke overlapper, slik at den kontekstualiserte representasjonen kan ta med omkringliggende informasjon uten å gjenta tekst i hvert avsnitt. Behold sammenhengen mellom dokumentgruppe, delens plassering og returnert vektor når indeksen lagres.
Voyage Context 3 støtter 2048, 1024, 512 og 256 dimensjoner, med flyttall, åttebits heltall og binære utdata som valgmuligheter. Velg en indeksrepresentasjon og vurder den mot de samme kildedokumentene og spørsmålene. Behold valgt dimensjon og datatype sammen med indeksen, slik at spørringsrepresentasjonen og de lagrede vektorene forblir konsistente.
Bruk de resulterende vektorene i avsnittssøk, dokumentfunn eller gjenfinningstrinnet til en assistent som arbeider med rapporter, forskningsartikler, kontrakter eller tekniske håndbøker. Et resultat kan identifisere et avgrenset avsnitt, mens kildelenken gir tilgang til definisjoner og forbehold andre steder i dokumentet. Behold dokumentversjoner og tilgangsrettigheter som applikasjonsmetadata sammen med vektorene.
Test spørsmål som krever både en lokal detalj og kontekst på dokumentnivå. Ta med lignende avsnitt fra forskjellige kilder, navngitte enheter som bare introduseres i begynnelsen, og spørsmål med kildegrunnlag som strekker seg over flere seksjoner. Undersøk om den forventede delen hentes frem, og om applikasjonen viser nok omkringliggende tekst til å tolke den. Når en kilde endres, generer den berørte dokumentgruppen på nytt bevisst, slik at de kontekstualiserte delene svarer til én sammenhengende versjon.
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner POST /v1/embeddings voyage-context-3
voyage-context-3Start
Voyage Context 3 lager en vektor for hver dokumentdel og tar samtidig med kontekst fra de andre delene i dokumentet. Den støtter presis gjenfinning av avsnitt i lange dokumenter, med valgbare dimensjoner og kvantiserte innbygginger.
- Godkjente inndata
- Tekst
- Resultater
- embedding
Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner POST /v1/embeddings
- Inndatatyper
text- Utdatatyper
embedding
| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser voyage-context-3 Vilkår: Bruk den eksakte modellvelgeren for Ailoot. | Standard— |
Feltinput | Typestring or array<string> | KravPåkrevd | Verdier & grenser Vilkår: En tekst eller en liste med tekster; behold én vektor for hvert returnert dataelement og den tilhørende indeksen. | Standard— |
Metodeparametere og livssyklus
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, input |
Parameteroptional | Avtale |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parameterconditions | AvtaleSend tekst med den valgte modellen; behold hver returnert vektor og dens indeks. |
Livssyklus: synchronous
Priser
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
- Hurtigmodus
- Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt
- Flex-modus
- Ikke angitt Når flex-modus er valgt
- Maksimal resonneringsinnsats
- Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats
Ailoot-satser
Priser etter konfigurasjon
| Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad |
|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0004 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
Eksempelforespørsler
Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
"model": "voyage-context-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.
Motta og lagre resultater
Aliaser
Modellaliaser
Ailoot Ultra voyage-context-3
Aliaser for metodestier
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Tilknyttede anroper-ID-er
FAQ · Voyage AI: Voyage Context 3
- Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?
POST /v1/embeddings·voyage-context-3:text→embedding- Hvilke felt bruker forespørselen?
POST /v1/embeddings·voyage-context-3:model,input