Voyage AI: Voyage Code 2
Voyage Code 2 tworzy embeddingi kodu źródłowego i powiązanego tekstu do semantycznego przeszukiwania repozytorium. Pytania w języku naturalnym, fragmenty kodu lub łączone zapytania pozwalają znaleźć odpowiednie implementacje; ta edycja używa okna 16 000 tokenów i wektorów o 1 536 wymiarach.
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Voyage Code 2 tworzy embeddingi liczbowe kodu źródłowego i powiązanego tekstu. Jest przeznaczony do semantycznego wyszukiwania kodu, w którym programista opisuje zachowanie lub podaje fragment kodu, a system wyszukiwania znajduje właściwe implementacje. Przykłady producenta obejmują jako wejścia wyszukiwania pytania w języku naturalnym, fragmenty kodu i połączenia obu.
Użyj go do budowy wyszukiwarki repozytorium wokół rzeczywistych pytań programistycznych. Programista może szukać procedury usuwającej tylko pierwszy i ostatni pasujący znak albo części projektu wykonującej określone przejście drzewa. Przygotuj zapytania precyzyjnie wyrażające zachowanie, w tym warunek odróżniający zamierzoną implementację od zbliżonej, lecz niepoprawnej.
Indeksuj kod w użytecznych jednostkach zamiast dzielić każdy plik po arbitralnej liczbie znaków. Zachowuj razem sygnaturę funkcji, jej ciało i istotne objaśnienie. Gdy funkcja pomocnicza zależy od lokalnych typów lub stałych, zachowaj wystarczająco dużo otaczającego tekstu, aby cel był zrozumiały. Ścieżki plików, rewizje repozytorium i lokalizacje źródłowe przechowuj poza embeddingiem, aby wynik mógł bezpośrednio otworzyć oryginalny kod.
Ta edycja ma okno kontekstu 16 000 tokenów i tworzy embeddingi o 1 536 wymiarach. Dopasuj indeks wektorowy do tej reprezentacji i powiąż embeddingi zapytań i dokumentów z tym samym modelem. Zbiór już zaindeksowany przez Voyage Code 2 może zachować spójną reprezentację wyszukiwania podczas aktualizacji rekordów źródłowych. Przejście do innej edycji embeddingów należy traktować jako migrację indeksu z jawnym porównaniem na tym samym repozytorium.
W zapytaniu w języku naturalnym opisz operację, wejścia i istotny wynik. W zapytaniu kodowym dołącz fragment, którego logika ma zostać dopasowana, i wyjaśnij warunki ważne dla wyszukiwania. Na przykład wyszukiwanie obsługi ponowień może określać, czy właściwy kod ponawia po przekroczeniu czasu czy po kompletnej odpowiedzi błędu. Wyszukane źródło należy sprawdzić pod kątem tego rozróżnienia, zanim zostanie użyte do edycji.
Zachowuj identyfikowalność dokumentacji i kodu źródłowego, gdy oba są indeksowane. Fragment objaśniający może stanowić pomocny kontekst, a implementacja jest materiałem, który programista musi zbadać. Oznaczaj te typy rekordów, aby strona wyszukiwania mogła pokazać właściwe miejsce docelowe, a asystent programistyczny odróżnić opis od wykonywalnego źródła.
Używaj wyszukanych fragmentów jako kontekstu do poruszania się po repozytorium, odnajdywania implementacji lub następnego kroku asystenta programistycznego. Przy przekazywaniu dalej zachowaj kompletny istotny fragment i jego położenie. Podobieństwo pomaga znaleźć kandydatów na kod; kontrola rzeczywistych wejść, skutków ubocznych i kontraktów ustala, czy kandydat rozwiązuje bieżący problem.
Oceniaj wyszukiwanie na zestawie rzeczywistych pytań ze znanymi odpowiedziami źródłowymi. Uwzględnij funkcje o zmienionych nazwach, mylące komentarze, podobne narzędzia pomocnicze z różnymi przypadkami brzegowymi oraz zapytania używające słownictwa nieobecnego w kodzie. Sprawdzaj, czy oczekiwana implementacja pojawia się wśród użytecznych wyników i czy wyświetlony fragment daje dość kontekstu do jej oceny. Zachowaj te pytania w miarę rozwoju repozytorium, aby zmiany wyodrębniania, granic fragmentów lub indeksowania można było porównać na tych samych zadaniach.
Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe POST /v1/embeddings voyage-code-2
voyage-code-2Start
Voyage Code 2 tworzy embeddingi kodu źródłowego i powiązanego tekstu do semantycznego przeszukiwania repozytorium. Pytania w języku naturalnym, fragmenty kodu lub łączone zapytania pozwalają znaleźć odpowiednie implementacje; ta edycja używa okna 16 000 tokenów i wektorów o 1 536 wymiarach.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- embedding
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe POST /v1/embeddings
- Wejście
text- Wyjście
embedding
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity voyage-code-2 Warunki: Użyj dokładnego selektora modelu Ailoot. | Domyślnie— |
Poleinput | Typstring or array<string> | WymaganieWymagane | Wartości i limity Warunki: Tekst lub lista tekstów; zachowaj po jednym wektorze dla każdego zwróconego elementu data wraz z jego indeksem. | Domyślnie— |
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, input |
Parametroptional | Kontrakt |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrconditions | KontraktWyślij tekst z wybranym modelem; zachowaj każdy zwrócony wektor i jego indeks. |
Cykl życia: synchronous
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe
set -eu
: "${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.
Odbieranie i zapisywanie wyników
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra voyage-code-2
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
FAQ · Voyage AI: Voyage Code 2
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/embeddings·voyage-code-2:text→embedding- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/embeddings·voyage-code-2:model,input