voyage-4 é o modelo de embeddings de texto de dimensão intermédia da Voyage AI na família Voyage 4. Converte o texto de consultas e documentos em vetores numéricos para recuperação de uso geral e multilingue. A capacidade que define a família é um espaço de embeddings partilhado: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite e voyage-4-nano produzem representações compatíveis, permitindo que os lados da consulta e do documento de uma tarefa de pesquisa utilizem modelos diferentes dessa família.
O fabricante chama recuperação assimétrica à utilização de modelos diferentes para consulta e corpus. Um padrão documentado é preparar o corpus com voyage-4-large e pesquisá-lo utilizando embeddings de consulta voyage-4. Os embeddings do corpus são gerados uma vez ou quando o seu material de origem muda, enquanto os vetores de consulta são criados à medida que chegam pesquisas. O espaço partilhado permite alterar a escolha de modelo do lado da consulta dentro da família sem exigir novos embeddings do corpus apenas por causa dessa troca.
Mantenha a dimensão de saída e a representação compatíveis entre os vetores comparados. A declaração de espaço partilhado diz respeito aos modelos textuais Voyage 4 com esses nomes; não fica estabelecida apenas por dois modelos sem relação devolverem arrays com o mesmo comprimento. Uma tarefa prática pode, por isso, utilizar voyage-4 nos dois lados da pesquisa ou utilizar os seus vetores de consulta com um índice documental voyage-4-large existente quando as respetivas definições de representação coincidem.
Para recuperação, a Voyage recomenda identificar o texto de entrada como consulta ou documento. A opção de papel de entrada fornece a instrução de recuperação correspondente antes da vetorização. Prepare as passagens do corpus como documentos e a formulação de pesquisa do utilizador como consulta, conservando o texto real de origem e os identificadores junto de cada vetor armazenado.
Por exemplo, uma coleção de pesquisa de conhecimento pode indexar instruções técnicas e explicações de produtos. Uma consulta sobre o que acontece após uma importação falhada deve devolver a passagem de origem que descreve esse comportamento. Preserve os títulos, as condições relevantes e a localização de origem com a passagem, para que o resultado de pesquisa possa ser examinado ou utilizado por uma etapa posterior de resposta RAG. O embedding é a representação numérica de recuperação; a passagem subjacente é a evidência utilizada nessa etapa posterior.
A janela de contexto documentada por texto é de 32 000 tokens. As dimensões selecionáveis são 256, 512, 1024 e 2048, com 1024 como predefinição. A aprendizagem Matryoshka fornece estes tamanhos de representação aninhados. A saída pode utilizar vírgula flutuante de 32 bits, inteiros de 8 bits com ou sem sinal ou valores binários compactados, possibilitados pela preparação da família com consideração da quantização.
Com saída binária compactada, cada byte devolvido armazena oito bits do embedding, pelo que o comprimento da lista de bytes é um oitavo da dimensão selecionada. A contagem de bytes e a dimensão do embedding têm significados diferentes. Escolha a representação que o seu índice de pesquisa consegue interpretar e examine a relevância dos candidatos para as perguntas e línguas realmente utilizadas pela coleção antes de selecionar uma configuração comprimida.
O guia atual de embeddings de texto do fabricante permite até 1000 cadeias e 320 000 tokens totais num pedido voyage-4. O limite de lote é separado da janela de 32 000 tokens para cada entrada. O truncamento está ativado por predefinição: o texto demasiado longo é encurtado para caber. Se o truncamento estiver desativado, um elemento demasiado longo produz um erro.
Para um relatório ou transcrição longos, prepare deliberadamente passagens que contenham respostas, em vez de depender de um corte no limite de entrada. Mantenha cada passagem ligada ao seu documento principal e à versão de origem. As entradas comuns de embeddings voyage-4 são textos individuais; o processamento contextualizado de grupos de fragmentos pertence aos modelos de embeddings contextuais documentados separadamente.
Guarde os vetores com o texto das passagens e identificadores estáveis de origem, compare cada vetor de consulta com os vetores documentais compatíveis e devolva passagens candidatas. A publicação da família avalia recuperação em material que inclui documentos técnicos, conversas, documentos longos, código, direito, finanças e texto da Web. Um reranker separado pode refinar os candidatos e uma etapa posterior de resposta pode utilizar o seu texto. Avalie essas passagens devolvidas em relação à tarefa; a compatibilidade do espaço partilhado permite a combinação de modelos, enquanto a utilidade de um resultado continua a depender do material de origem e da pergunta.
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O espaço partilhado permite alterar a escolha de modelo do lado da consulta dentro da família sem exigir novos embeddings do corpus apenas por causa dessa troca.\n\nMantenha a dimensão de saída e a representação compatíveis entre os vetores comparados. A declaração de espaço partilhado diz respeito aos modelos textuais Voyage 4 com esses nomes; não fica estabelecida apenas por dois modelos sem relação devolverem arrays com o mesmo comprimento. Uma tarefa prática pode, por isso, utilizar voyage-4 nos dois lados da pesquisa ou utilizar os seus vetores de consulta com um índice documental voyage-4-large existente quando as respetivas definições de representação coincidem.\n\n### Papéis de consulta e documento\n\nPara recuperação, a Voyage recomenda identificar o texto de entrada como consulta ou documento. A opção de papel de entrada fornece a instrução de recuperação correspondente antes da vetorização. Prepare as passagens do corpus como documentos e a formulação de pesquisa do utilizador como consulta, conservando o texto real de origem e os identificadores junto de cada vetor armazenado.\n\nPor exemplo, uma coleção de pesquisa de conhecimento pode indexar instruções técnicas e explicações de produtos. Uma consulta sobre o que acontece após uma importação falhada deve devolver a passagem de origem que descreve esse comportamento. Preserve os títulos, as condições relevantes e a localização de origem com a passagem, para que o resultado de pesquisa possa ser examinado ou utilizado por uma etapa posterior de resposta RAG. O embedding é a representação numérica de recuperação; a passagem subjacente é a evidência utilizada nessa etapa posterior.\n\n### Dimensões e tipos de dados de saída\n\nA janela de contexto documentada por texto é de 32 000 tokens. As dimensões selecionáveis são 256, 512, 1024 e 2048, com 1024 como predefinição. A aprendizagem Matryoshka fornece estes tamanhos de representação aninhados. A saída pode utilizar vírgula flutuante de 32 bits, inteiros de 8 bits com ou sem sinal ou valores binários compactados, possibilitados pela preparação da família com consideração da quantização.\n\nCom saída binária compactada, cada byte devolvido armazena oito bits do embedding, pelo que o comprimento da lista de bytes é um oitavo da dimensão selecionada. A contagem de bytes e a dimensão do embedding têm significados diferentes. Escolha a representação que o seu índice de pesquisa consegue interpretar e examine a relevância dos candidatos para as perguntas e línguas realmente utilizadas pela coleção antes de selecionar uma configuração comprimida.\n\n### Comprimento de entrada, lotes e truncamento\n\nO guia atual de embeddings de texto do fabricante permite até 1000 cadeias e 320 000 tokens totais num pedido voyage-4. O limite de lote é separado da janela de 32 000 tokens para cada entrada. O truncamento está ativado por predefinição: o texto demasiado longo é encurtado para caber. Se o truncamento estiver desativado, um elemento demasiado longo produz um erro.\n\nPara um relatório ou transcrição longos, prepare deliberadamente passagens que contenham respostas, em vez de depender de um corte no limite de entrada. Mantenha cada passagem ligada ao seu documento principal e à versão de origem. As entradas comuns de embeddings voyage-4 são textos individuais; o processamento contextualizado de grupos de fragmentos pertence aos modelos de embeddings contextuais documentados separadamente.\n\n### Utilize o resultado da recuperação\n\nGuarde os vetores com o texto das passagens e identificadores estáveis de origem, compare cada vetor de consulta com os vetores documentais compatíveis e devolva passagens candidatas. A publicação da família avalia recuperação em material que inclui documentos técnicos, conversas, documentos longos, código, direito, finanças e texto da Web. Um reranker separado pode refinar os candidatos e uma etapa posterior de resposta pode utilizar o seu texto. Avalie essas passagens devolvidas em relação à tarefa; a compatibilidade do espaço partilhado permite a combinação de modelos, enquanto a utilidade de um resultado continua a depender do material de origem e da pergunta.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "aeec4a1a906d311c7084f9a5eb4ee859bc1fdd8617002d1f3cf2a111083509a9", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "voyageai/voyage-4voyage-4 gera embeddings de texto para recuperação de uso geral e multilingue, com um espaço vetorial partilhado em toda a família Voyage 4. Suporta entradas de 32 000 tokens, saídas selecionáveis de 256–2048 dimensões e papéis query/document para pesquisa e RAG.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
voyage-4 é o modelo de embeddings de texto de dimensão intermédia da Voyage AI na família Voyage 4. Converte o texto de consultas e documentos em vetores numéricos para recuperação de uso geral e multilingue. A capacidade que define a família é um espaço de embeddings partilhado: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite e voyage-4-nano produzem representações compatíveis, permitindo que os lados da consulta e do documento de uma tarefa de pesquisa utilizem modelos diferentes dessa família.
O fabricante chama recuperação assimétrica à utilização de modelos diferentes para consulta e corpus. Um padrão documentado é preparar o corpus com voyage-4-large e pesquisá-lo utilizando embeddings de consulta voyage-4. Os embeddings do corpus são gerados uma vez ou quando o seu material de origem muda, enquanto os vetores de consulta são criados à medida que chegam pesquisas. O espaço partilhado permite alterar a escolha de modelo do lado da consulta dentro da família sem exigir novos embeddings do corpus apenas por causa dessa troca.
Mantenha a dimensão de saída e a representação compatíveis entre os vetores comparados. A declaração de espaço partilhado diz respeito aos modelos textuais Voyage 4 com esses nomes; não fica estabelecida apenas por dois modelos sem relação devolverem arrays com o mesmo comprimento. Uma tarefa prática pode, por isso, utilizar voyage-4 nos dois lados da pesquisa ou utilizar os seus vetores de consulta com um índice documental voyage-4-large existente quando as respetivas definições de representação coincidem.
Para recuperação, a Voyage recomenda identificar o texto de entrada como consulta ou documento. A opção de papel de entrada fornece a instrução de recuperação correspondente antes da vetorização. Prepare as passagens do corpus como documentos e a formulação de pesquisa do utilizador como consulta, conservando o texto real de origem e os identificadores junto de cada vetor armazenado.
Por exemplo, uma coleção de pesquisa de conhecimento pode indexar instruções técnicas e explicações de produtos. Uma consulta sobre o que acontece após uma importação falhada deve devolver a passagem de origem que descreve esse comportamento. Preserve os títulos, as condições relevantes e a localização de origem com a passagem, para que o resultado de pesquisa possa ser examinado ou utilizado por uma etapa posterior de resposta RAG. O embedding é a representação numérica de recuperação; a passagem subjacente é a evidência utilizada nessa etapa posterior.
A janela de contexto documentada por texto é de 32 000 tokens. As dimensões selecionáveis são 256, 512, 1024 e 2048, com 1024 como predefinição. A aprendizagem Matryoshka fornece estes tamanhos de representação aninhados. A saída pode utilizar vírgula flutuante de 32 bits, inteiros de 8 bits com ou sem sinal ou valores binários compactados, possibilitados pela preparação da família com consideração da quantização.
Com saída binária compactada, cada byte devolvido armazena oito bits do embedding, pelo que o comprimento da lista de bytes é um oitavo da dimensão selecionada. A contagem de bytes e a dimensão do embedding têm significados diferentes. Escolha a representação que o seu índice de pesquisa consegue interpretar e examine a relevância dos candidatos para as perguntas e línguas realmente utilizadas pela coleção antes de selecionar uma configuração comprimida.
O guia atual de embeddings de texto do fabricante permite até 1000 cadeias e 320 000 tokens totais num pedido voyage-4. O limite de lote é separado da janela de 32 000 tokens para cada entrada. O truncamento está ativado por predefinição: o texto demasiado longo é encurtado para caber. Se o truncamento estiver desativado, um elemento demasiado longo produz um erro.
Para um relatório ou transcrição longos, prepare deliberadamente passagens que contenham respostas, em vez de depender de um corte no limite de entrada. Mantenha cada passagem ligada ao seu documento principal e à versão de origem. As entradas comuns de embeddings voyage-4 são textos individuais; o processamento contextualizado de grupos de fragmentos pertence aos modelos de embeddings contextuais documentados separadamente.
Guarde os vetores com o texto das passagens e identificadores estáveis de origem, compare cada vetor de consulta com os vetores documentais compatíveis e devolva passagens candidatas. A publicação da família avalia recuperação em material que inclui documentos técnicos, conversas, documentos longos, código, direito, finanças e texto da Web. Um reranker separado pode refinar os candidatos e uma etapa posterior de resposta pode utilizar o seu texto. Avalie essas passagens devolvidas em relação à tarefa; a compatibilidade do espaço partilhado permite a combinação de modelos, enquanto a utilidade de um resultado continua a depender do material de origem e da pergunta.
POST /v1/embeddingstext, token_idsembedding| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites voyageai/voyage-4 | Predefinição— |
Campoinput | Tipostring|string[]|integer[]|integer[][] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 Condições: Lote homogéneo não vazio. Os IDs de tokens são números inteiros não negativos. Orçamento de entrada: Máximo: 32 000 · Unidade de texto: bytes UTF8 · Unidade de tokens: elementos do array de tokens | Predefinição— |
Campoencoding_format | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites float | Predefiniçãofloat |
Campodimensions | Tipointeger | RequisitoNão suportado | Valores e limites Mínimo: 1 | Predefinição— |
Campouser | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— |
Camposession_id | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— |
Campotrace | Tipojson_value | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: A fonte permite este campo de metadados JSON; a semântica exata a montante depende do modelo. | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options rejeitado | Predefinição— |
text_to_embedding
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, input |
Parâmetroinput_shapes | Contratostring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parâmetroencoding_format | Contratofloat |
Parâmetrodimensions_override | Contratofalse |
Parâmetromax_input_budget_units | Contrato32000 |
Parâmetromultimodal_objects | Contratofalse |
Parâmetromaterial_types | Contratotext, token_ids |
Ciclo de vida: synchronous_json
Guarde o índice e a dimensão de cada vetor.
O nome do modelo multimodal não permite objetos de imagem neste caminho exato.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.00012 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "voyageai/voyage-4", "input": ["First document", "Second document"]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4',input=["First document","Second document"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\njson
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Guarde cada vetor com o respetivo índice. O número de vetores tem de ser igual ao número de entradas; as dimensões têm de ser consistentes.
Não é introduzido nenhum endpoint de tarefas de embeddings.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoobject | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campodata[].index | Tipointeger |
Campodata[].embedding | Tipofinite float[] |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra voyageai/voyage-4
Use os caminhos dos métodos indicados acima.