Source: https://ailoot.ai/models/th/voyage-3-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/th/voyage-3-large/
Language: th

# Voyage AI: Voyage 3 Large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/th/voyage-3-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/voyage-3-large/facts.json)

## [Voyage AI: Voyage 3 Large](https://ailoot.ai/models/th/voyage-3-large/)

Voyage 3 Large เปลี่ยนข้อความเป็นเวกเตอร์สำหรับการดึงข้อมูลอเนกประสงค์และหลายภาษา หน้าต่างอินพุต 32,000 โทเคน มิติเวกเตอร์ที่เลือกได้ และรูปแบบลดความละเอียดเชิงตัวเลข รองรับฐานความรู้ที่ค้นได้ การค้นพบเอกสาร และการสร้างคำตอบเสริมด้วยการดึงข้อมูล

- [**Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง** `POST /v1/embeddings` `voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/th/voyage-3-large/#method-0)

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Voyage 3 Large เป็นโมเดลฝังข้อความสำหรับหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในชุดเอกสาร แทนข้อความแต่ละรายการที่ให้ด้วยเวกเตอร์ตัวเลข ทำให้แอปพลิเคชันเปรียบเทียบคำค้นกับข้อความที่อาจใช้คำต่างกันแต่มีความหมายเกี่ยวข้องได้ Voyage AI วางบทบาทรุ่นนี้สำหรับการดึงข้อมูลอเนกประสงค์และหลายภาษา ครอบคลุมข้อมูล เช่น เอกสารเทคนิค การสนทนา และเอกสารยาว

สร้างชุดข้อมูลที่ค้นได้จากข้อมูลที่คนต้องการค้นกลับจริง สำหรับฐานความรู้ผลิตภัณฑ์ ให้เก็บคำอธิบายฟีเจอร์พร้อมข้อกำหนดเบื้องต้นและข้อยกเว้นที่เกี่ยวข้อง สำหรับบันทึกการประชุม ให้รักษาป้ายผู้พูดและการสนทนาโดยรอบเพียงพอให้เข้าใจหัวข้อ แบ่งต้นทางใหญ่ตามขอบเขตที่มีประโยชน์ แล้วเก็บชื่อต้นทาง รหัสเอกสาร และตำแหน่งข้อความไว้กับแต่ละเวกเตอร์

เตรียมคำถามค้นหาเป็นคำค้น และข้อมูลที่ทำดัชนีเป็นเอกสาร ในกระบวนการฝังข้อความของผู้พัฒนา ชนิดอินพุตบอกบทบาทการดึงข้อมูลของข้อความ คำค้น เช่น “สมาชิกจะกู้สิทธิ์เข้าถึงหลังทำกุญแจความปลอดภัยหายได้อย่างไร?” จึงเปรียบเทียบกับข้อความฝ่ายสนับสนุนที่อธิบายขั้นตอนกู้คืนได้ แม้ใช้ถ้อยคำต่างกัน เก็บข้อความต้นฉบับให้ผลค้นแสดงหลักฐานเบื้องหลังการจับคู่

โมเดลมีหน้าต่างบริบท 32,000 โทเคน อินพุตยาวเก็บส่วนเอกสารครบได้ แต่เอกสารทั้งฉบับไม่ได้เป็นหน่วยค้นที่มีประโยชน์ที่สุดเสมอ เวกเตอร์กว้างอาจชี้ไฟล์ถูกแต่ยังปล่อยให้ผู้อ่านหาคำตอบเจาะจงเอง เลือกขอบเขตข้อความตามผลลัพธ์ที่ต้องการแสดง และเก็บหัวข้อ เงื่อนไขกำกับ และคำจำกัดความไว้กับเนื้อหาที่อธิบาย

Voyage 3 Large รองรับเวกเตอร์ 2,048, 1,024, 512 หรือ 256 มิติ ผู้พัฒนายังมีเอกสารรูปแทนทศนิยมลอยตัว แปดบิตแบบมีหรือไม่มีเครื่องหมาย และฐานสอง ตัวเลือกเหล่านี้ให้ระบบดึงข้อมูลเทียบรายละเอียดเวกเตอร์กับขนาดดัชนีและพฤติกรรมค้น เลือกรูปแบบที่แหล่งเก็บเวกเตอร์เป้าหมายรองรับ แล้วประเมินกับชุดข้อมูลจริงและคำถามตัวแทนก่อนเลือกการตั้งค่าดัชนีใช้งานจริง

สำหรับการค้นหลายภาษา ให้มีคำถามทดสอบในภาษาที่ผู้ใช้ใช้ และตรวจข้อความต้นทางที่ดึงในภาษาต้นฉบับ อินเทอร์เฟซค้นร่วมให้บริการหลายชุดข้อมูลภาษาได้ ขณะที่เมทาดาทาเอกสารยังระบุภาษาและรุ่นต้นทาง รักษาชื่อ ตัวย่อ และศัพท์เฉพาะที่มีความหมายระหว่างดึงข้อความ แทนการเปลี่ยนเป็นสรุปทั่วไปก่อนฝัง

ใช้เวกเตอร์ดึงข้อความที่เป็นตัวเลือกสำหรับหน้าค้น ผู้ช่วยความรู้ หรือขั้นตอนเลือกเอกสาร ใช้โมเดลและการตั้งค่าเวกเตอร์เดียวกันสำหรับชุดดัชนีกับคำค้น เมื่อเปลี่ยนโมเดลฝังหรือมิติเวกเตอร์ ให้สร้างดัชนีที่ได้รับผลใหม่และเปรียบเทียบอย่างตั้งใจ ความยาวเวกเตอร์เพียงอย่างเดียวไม่ได้ระบุว่าสร้างอย่างไร

ประเมินจากการดึงข้อมูลที่มีประโยชน์ ได้แก่ ข้อความที่ถูกปรากฏหรือไม่ ข้อความใกล้เคียงแต่ชวนเข้าใจผิดจัดอันดับเหนือกว่าหรือไม่ และข้อความคัดตอนที่แสดงมีคำตอบหรือไม่ เก็บชุดคำถามจริงขนาดเล็กพร้อมต้นทางที่คาดหวัง รวมถ้อยคำกำกวมและเอกสารเกือบซ้ำ การฝังให้รูปแทนที่ค้นได้ แอปพลิเคชันรักษาข้อความต้นทาง สิทธิ์ และลิงก์ที่จำเป็นต่อการเปลี่ยนการจับคู่เป็นผลลัพธ์ใช้ได้

**Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง** `POST /v1/embeddings` `voyage-3-large`

[`voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/th/#m=voyage-3-large&route=Ultra&caller=voyage-3-large&fmt=embeddings)

Voyage AI /`voyage-3-large`

### เริ่มต้น

Voyage 3 Large เปลี่ยนข้อความเป็นเวกเตอร์สำหรับการดึงข้อมูลอเนกประสงค์และหลายภาษา หน้าต่างอินพุต 32,000 โทเคน มิติเวกเตอร์ที่เลือกได้ และรูปแบบลดความละเอียดเชิงตัวเลข รองรับฐานความรู้ที่ค้นได้ การค้นพบเอกสาร และการสร้างคำตอบเสริมด้วยการดึงข้อมูล

อินพุตที่รองรับ

ข้อความ

ผลลัพธ์

embedding

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

**Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง** `POST /v1/embeddings`

ขาเข้า

`text`

ขาออก

`embedding`

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด voyage-3-large เงื่อนไข: ใช้ตัวเลือกโมเดลของ Ailoot ที่ตรงตามที่กำหนด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`input` | ประเภท`string or array<string>` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ข้อความหนึ่งรายการหรือรายการข้อความ ให้เก็บเวกเตอร์หนึ่งชุดสำหรับข้อมูลแต่ละรายการที่ส่งกลับ พร้อมดัชนีของรายการนั้น | ค่าเริ่มต้น— |

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, input |
| พารามิเตอร์`optional` | ข้อกำหนด |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`conditions` | ข้อกำหนดส่งข้อความพร้อมโมเดลที่เลือก เก็บเวกเตอร์ทุกชุดที่ส่งกลับพร้อมดัชนีของชุดนั้น |

วงจรการทำงาน: `synchronous`

### ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว

ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว

โหมดยืดหยุ่น

ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex

ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราค่าบริการโทเคนพื้นฐาน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **$0.0004** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **$0** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง

curl · บันทึกเวกเตอร์ทั้งหมดและข้อมูลการใช้งาน

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
  "model": "voyage-3-large",
  "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.
```

### รับและบันทึกผลลัพธ์

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/th/#m=voyage-3-large&route=Ultra&caller=voyage-3-large&fmt=embeddings)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/th/#m=voyage-3-large&route=Ultra&caller=voyage-3-large&fmt=embeddings)

FAQ · Voyage AI: Voyage 3 Large

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

`POST /v1/embeddings` · `voyage-3-large`: `text` → `embedding`

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

`POST /v1/embeddings` · `voyage-3-large`: `model`, `input`

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก

เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ

โค้ดลดสูงสุด 50%

ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้

รายจ่ายในประวัติ

เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

[เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/)

## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์

ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ

ใบอนุญาตรีเซลเลอร์

ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร

เอกสารบนเว็บไซต์

อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

[ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th)

## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท





Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง





บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.





Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ