Voyage AI: Voyage Code 2
Voyage Code 2 maakt embeddings van broncode en bijbehorende tekst voor semantisch zoeken in repositories. Vragen in natuurlijke taal, codefragmenten of gecombineerde zoekvragen kunnen relevante implementaties ophalen; deze editie gebruikt een contextvenster van 16.000 tokens en vectoren met 1.536 dimensies.
Over het model
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Voyage Code 2 maakt numerieke embeddings voor broncode en bijbehorende tekst. Het is ontworpen voor semantisch ophalen van code, waarbij een ontwikkelaar gedrag beschrijft of een codefragment aanlevert en het zoeksysteem relevante implementaties vindt. De voorbeelden van de maker omvatten vragen in natuurlijke taal, codefragmenten en combinaties van beide als zoekinvoer.
Gebruik het om zoeken in repositories rond werkelijke ontwikkelvragen op te bouwen. Een ontwikkelaar kan zoeken naar de routine die alleen de eerste en laatste overeenkomende tekens verwijdert of naar het projectonderdeel dat een specifieke boomdoorloop toepast. Bereid zoekvragen voor die het gedrag precies uitdrukken, inclusief de voorwaarde die de bedoelde implementatie onderscheidt van een nabije maar onjuiste.
Indexeer code in bruikbare eenheden in plaats van elk bestand op een willekeurig aantal tekens te splitsen. Houd een functiehandtekening, de functie-inhoud en relevante uitleg samen. Behoud wanneer een hulpfunctie van lokale typen of constanten afhangt voldoende omringende tekst om het doel begrijpelijk te maken. Bewaar bestandspaden, repositoryrevisies en bronlocaties buiten de embedding zodat het resultaat de oorspronkelijke code direct kan openen.
Deze editie heeft een contextvenster van 16.000 tokens en produceert embeddings met 1.536 dimensies. Richt de vectorindex op deze representatie in en houd query- en documentembeddings aan hetzelfde model gekoppeld. Een verzameling die al met Voyage Code 2 is geïndexeerd, kan een consistente ophaalrepresentatie behouden terwijl de bronrecords worden bijgewerkt. Een overstap naar een andere embeddingeditie moet als een indexmigratie worden behandeld met een expliciete vergelijking op dezelfde repository.
Beschrijf bij een vraag in natuurlijke taal de bewerking, invoer en relevante uitkomst. Geef bij een codezoekvraag het fragment waarvan de logica moet overeenkomen en leg elke voorwaarde uit die voor het zoeken belangrijk is. Een zoekvraag naar herhaalpogingen kan bijvoorbeeld specificeren of de relevante code na een time-out of na een volledig foutantwoord opnieuw probeert. Controleer de opgehaalde bron op dat onderscheid voordat die bij een bewerking wordt gebruikt.
Houd documentatie en broncode traceerbaar wanneer beide worden geïndexeerd. Een verklarende passage kan nuttige context zijn, terwijl de implementatie het resultaat is dat een ontwikkelaar moet inspecteren. Label deze recordtypen zodat een zoekpagina de juiste bestemming kan tonen en een programmeerassistent een beschrijving van uitvoerbare broncode kan onderscheiden.
Gebruik de opgehaalde passages als context voor repositorynavigatie, het vinden van implementaties of de volgende stap van een programmeerassistent. Behoud het volledige relevante fragment en de locatie wanneer u het doorgeeft. Gelijkenis helpt kandidaatcode te vinden; beoordeling van de werkelijke invoer, neveneffecten en contracten bepaalt of de kandidaat het huidige probleem oplost.
Beoordeel informatieophaling aan de hand van echte vragen met bekende bronantwoorden. Neem hernoemde functies, misleidende commentaren, vergelijkbare hulpfuncties met verschillende randgevallen en vragen met woordenschat die in de code ontbreekt op. Controleer of de verwachte implementatie bij de bruikbare resultaten verschijnt en of het getoonde fragment voldoende context biedt om haar te beoordelen. Bewaar die vragen terwijl de repository groeit zodat wijzigingen in extractie, passagegrenzen of indexering met dezelfde taken kunnen worden vergeleken.
Ailoot Ultra · Vectorrepresentaties POST /v1/embeddings voyage-code-2
voyage-code-2Aan de slag
Voyage Code 2 maakt embeddings van broncode en bijbehorende tekst voor semantisch zoeken in repositories. Vragen in natuurlijke taal, codefragmenten of gecombineerde zoekvragen kunnen relevante implementaties ophalen; deze editie gebruikt een contextvenster van 16.000 tokens en vectoren met 1.536 dimensies.
- Toegestane invoer
- Tekst
- Resultaten
- embedding
Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden
Ailoot Ultra · Vectorrepresentaties POST /v1/embeddings
- Invoertypen
text- Uitvoertypen
embedding
| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten voyage-code-2 Voorwaarden: Gebruik de exacte Ailoot-modelidentificatie. | Standaard— |
Veldinput | Typestring or array<string> | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorwaarden: Een tekst of een lijst met teksten; bewaar één vector voor elk geretourneerd data-item en de bijbehorende index. | Standaard— |
Methodeparameters en levenscyclus
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, input |
Parameteroptional | Contract |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parameterconditions | ContractVerstuur tekst met het geselecteerde model; bewaar elke geretourneerde vector en de bijbehorende index. |
Levenscyclus: synchronous
Tarieven
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
- Snelle modus
- Niet opgegeven Wanneer de snelle modus is geselecteerd
- Flexmodus
- Niet opgegeven Wanneer de modus flex is geselecteerd
- Maximale redeneerinspanning
- Niet opgegeven Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Ailoot-tarieven
Prijzen per configuratie
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · Vectorrepresentaties
set -eu
: "${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.
Resultaten ophalen en opslaan
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra voyage-code-2
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
FAQ · Voyage AI: Voyage Code 2
- Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?
POST /v1/embeddings·voyage-code-2:text→embedding- Welke velden gebruikt het verzoek?
POST /v1/embeddings·voyage-code-2:model,input