Voyage AI: Voyage 3.5 Lite
Voyage 3.5 Lite создаёт эмбеддинги текста для семантического поиска с акцентом на малую задержку и эффективный поиск. Модель поддерживает контекстное окно 32 000 токенов, четыре размерности вектора и квантованный вывод для поиска по базам знаний, сопоставления документов и RAG.
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Voyage 3.5 Lite преобразует текст в эмбеддинги для семантического поиска. Voyage AI описывает эту версию как оптимизированную по задержке и стоимости, что делает её кандидатом для поиска с частым преобразованием входящих вопросов в эмбеддинги или большой коллекцией фрагментов. Вывод — числовое представление предоставленного текста, которое поисковое приложение сравнивает с векторами, сохранёнными для исходных материалов.
Начните с коллекции, границы которой соответствуют задаче пользователя. В справочном центре один фрагмент может объяснять процедуру и её предварительные условия. В архиве обсуждений сохраняйте достаточную часть цепочки ответов, чтобы было понятно, на что отвечает сообщение. Результат должен вести к читаемому подтверждающему материалу, поэтому сохраняйте исходный текст, стабильную ссылку и метаданные документа вместе с каждым эмбеддингом.
Пишите проверочные запросы так, как спрашивали бы пользователи. «Где изменить адрес в счёте?» — более полезная проверка поиска, чем копирование заголовка нужной статьи. Включайте короткие вопросы, перефразирования, отраслевые сокращения и случаи с упоминанием нескольких понятий. Проверяйте возвращённые фрагменты и определяйте, вызван ли пропуск результата отсутствием исходного содержания, неудачными границами фрагментов или выбором способа поиска.
Производитель документирует контекстное окно 32 000 токенов. Этот объём допускает значительные текстовые входы, а длина фрагмента остаётся проектным выбором для поискового интерфейса. Сохраняйте краткий ответ вместе с необходимыми условиями; не отрезайте определение от объясняемого термина. Извлекайте читаемый текст источника и удаляйте повторяющуюся на каждой странице навигацию, если она заслоняет нужную пользователю информацию.
Voyage 3.5 Lite поддерживает размерности 2 048, 1 024, 512 и 256. Представления с плавающей точкой, восьмибитные целочисленные и двоичные представления дают дополнительные варианты для векторного индекса. Проверяйте уменьшенное или квантованное представление на тех же вопросах и корпусе, что использовались для исходного варианта полной точности. Записывайте выбранную модель, размерность и тип данных вместе с индексом, чтобы векторы запросов использовали соответствующие настройки.
В поисковом процессе производителя обозначайте индексируемые фрагменты как документы, а входящие поисковые обращения — как запросы. При совместной обработке нескольких фрагментов сохраняйте соответствие каждого возвращённого вектора его входному тексту. Успешная операция создания эмбеддингов даёт векторы; приложение ещё должно поместить их в правильные записи и показывать исходную выдержку при открытии результата пользователем.
Используйте эту версию для коллекции поддержки с поиском, инструмента поиска документов или поискового этапа помощника. Для многоязычных материалов проверяйте сочетания языков собственной коллекции, не полагаясь на одну проверку на английском. Сохраняйте для приложения права доступа и языковые метаданные, чтобы подходящее совпадение можно было отфильтровать и показать в правильном контексте.
Для растущих коллекций обновляйте векторы изменённых фрагментов вместе с версиями их источников. Сохраняйте набор реальных вопросов с простыми совпадениями, сложными перефразированиями и похожими документами с разными ответами. Измеряйте качество поиска и поведение полного поискового процесса под ожидаемой нагрузкой. Позиционирование Lite производителем помогает выбрать кандидата; итоговая размерность, стратегия фрагментов и настройки индекса определяются результатами на ваших материалах.
Ailoot Ultra · Эмбеддинги POST /v1/embeddings voyage-3.5-lite
voyage-3.5-liteНачало
Voyage 3.5 Lite создаёт эмбеддинги текста для семантического поиска с акцентом на малую задержку и эффективный поиск. Модель поддерживает контекстное окно 32 000 токенов, четыре размерности вектора и квантованный вывод для поиска по базам знаний, сопоставления документов и RAG.
- Допустимые входные данные
- Текст
- Результаты
- embedding
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Эмбеддинги POST /v1/embeddings
- Входные данные
text- Результат
embedding
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения voyage-3.5-lite Условия: Используйте точный идентификатор модели Ailoot. | По умолчанию— |
Полеinput | Типstring or array<string> | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Условия: Текст или список текстов; сохраняйте по одному вектору для каждого возвращённого элемента data вместе с его индексом. | По умолчанию— |
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, input |
Параметрoptional | Контракт |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрconditions | КонтрактПередайте текст с выбранной моделью; сохраняйте каждый возвращённый вектор и его индекс. |
Жизненный цикл: synchronous
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Не указано При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Не указано При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Эмбеддинги
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
"model": "voyage-3.5-lite",
"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.
Получить и сохранить результаты
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra voyage-3.5-lite
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Voyage AI: Voyage 3.5 Lite
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/embeddings·voyage-3.5-lite:text→embedding- Какие поля использует запрос?
POST /v1/embeddings·voyage-3.5-lite:model,input