Voyage AI: Voyage 3 Large
Voyage 3 Large umumiy maqsadli va ko‘p tilli qidiruv uchun matnni vektorlarga aylantiradi. Uning 32 000 tokenli kirish oynasi, tanlanadigan vektor o‘lchamlari va kvantlangan formatlari qidiriladigan bilim bazalari, hujjatlarni topish va qidiruv bilan boyitilgan generatsiyani qo‘llab-quvvatlaydi.
Model haqida
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Voyage 3 Large — hujjatlar to‘plamidan tegishli ma’lumotni topish uchun matn embedding modeli. U berilgan har bir matnni sonli vektor sifatida ifodalaydi; bu ilovaga qidiruv so‘rovini so‘zlari boshqacha, lekin ma’nosi yaqin parchalar bilan solishtirish imkonini beradi. Voyage AI bu nashrni texnik hujjatlar, suhbatlar va uzun hujjatlar kabi materiallar bo‘yicha umumiy maqsadli hamda ko‘p tilli qidiruv uchun taklif qiladi.
Qidiriladigan to‘plamni odamlar haqiqatda qayta topishi kerak bo‘lgan ma’lumotdan tuzing. Mahsulot bilim bazasida imkoniyat tavsifini uning dastlabki shartlari va tegishli istisnolari bilan birga saqlang. Yig‘ilish yozuvlarida gapiruvchi yorliqlari va mavzuni tushunishga yetarli atrofdagi muhokamani saqlang. Katta manbani foydali chegaralarda bo‘ling, har bir vektor bilan birga manba sarlavhasi, hujjat identifikatori va parcha joylashuvini saqlang.
Qidiruv savolini so‘rov, indekslanadigan materialni esa hujjatlar sifatida tayyorlang. Ishlab chiqaruvchining matn embedding jarayonida kirish turi modelga matnning qidiruvdagi vazifasini bildiradi. Masalan, «A’zo xavfsizlik kalitini yo‘qotgach kirishni qanday tiklashi mumkin?» so‘rovini tiklash tartibini tushuntiradigan yordam xizmati parchalari bilan, hatto ular boshqa iboralardan foydalansa ham, solishtirish mumkin. Qidiruv natijasi moslikni asoslaydigan dalillarni ko‘rsatishi uchun asl parchani saqlang.
Modelning kontekst oynasi 32 000 token. Uzun kirish butun bo‘limni saqlashi mumkin, ammo butun hujjat har doim ham eng foydali qidiruv birligi bo‘lavermaydi. Keng qamrovli vektor to‘g‘ri faylga yo‘naltirishi, lekin aniq javobni topishni o‘quvchining o‘ziga qoldirishi mumkin. Parcha chegaralarini ko‘rsatmoqchi bo‘lgan natija atrofida tanlang, sarlavhalar, shartlar va ta’riflarni ular tushuntiradigan kontent bilan birga saqlang.
Voyage 3 Large 2 048, 1 024, 512 yoki 256 o‘lchamli vektorlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Ishlab chiqaruvchi suzuvchi nuqtali, ishorali yoki ishorasiz sakkiz bitli hamda ikkilik ifodalarni ham hujjatlashtiradi. Bu tanlovlar qidiruv tizimiga vektordagi tafsilot darajasini indeks hajmi va qidiruv xatti-harakati bilan solishtirish imkonini beradi. Mo‘ljallangan vektor ombori qo‘llab-quvvatlaydigan formatni tanlang, so‘ng ishlab chiqarish indeksining sozlamalarini tanlashdan oldin uni haqiqiy korpus va namunaviy savollarda baholang.
Ko‘p tilli qidiruv uchun foydalanuvchilar ishlatadigan tillarda sinov savollarini kiriting va topilgan manba parchalarini asl tilida tekshiring. Umumiy qidiruv interfeysi bir nechta til to‘plamiga xizmat qilishi mumkin, hujjat metama’lumotlari esa manba tili va versiyasini baribir ko‘rsatadi. Ma’lumot ajratishda mazmunli nomlar, qisqartmalar va soha atamalarini saqlang; embedding olishdan oldin ularni umumiy xulosa bilan almashtirmang.
Vektorlardan qidiruv sahifasi, bilim yordamchisi yoki hujjat tanlash bosqichi uchun nomzod parchalarni topishda foydalaning. Indekslangan to‘plam va uning so‘rovlari uchun ayni model va vektor sozlamalarini saqlang. Embedding modelini almashtirish yoki vektor o‘lchamini o‘zgartirishda tegishli indeksni maqsadli ravishda qayta tuzing va solishtiring; vektorning uzunligi o‘zi qanday yaratilganini aniqlamaydi.
Natijani foydali qidiruv bo‘yicha baholang: to‘g‘ri parcha chiqyaptimi, yaqin, ammo chalg‘ituvchi parchalar undan yuqori turibdimi va ko‘rsatilgan parcha javobni o‘z ichiga olyaptimi. Kutilgan manbalari ma’lum haqiqiy savollarning kichik to‘plamini saqlang, jumladan noaniq iboralar va deyarli bir xil hujjatlar uchun. Embedding qidiriladigan ifodani beradi; moslikni foydalanishga yaroqli natijaga aylantirish uchun kerakli manba matni, ruxsatlar va havolalarni ilova saqlaydi.
Ailoot Ultra · Embeddinglar POST /v1/embeddings voyage-3-large
voyage-3-largeBoshlash
Voyage 3 Large umumiy maqsadli va ko‘p tilli qidiruv uchun matnni vektorlarga aylantiradi. Uning 32 000 tokenli kirish oynasi, tanlanadigan vektor o‘lchamlari va kvantlangan formatlari qidiriladigan bilim bazalari, hujjatlarni topish va qidiruv bilan boyitilgan generatsiyani qo‘llab-quvvatlaydi.
- Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
- Matn
- Natijalar
- embedding
Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar
Ailoot Ultra · Embeddinglar POST /v1/embeddings
- Kirish
text- Chiqish
embedding
| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar voyage-3-large Shartlar: Ailoot ning aniq model tanlagichidan foydalaning. | Standart— |
Maydoninput | Turstring or array<string> | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Matn yoki matnlar ro‘yxati; qaytarilgan har bir data elementi va uning indeksiga bittadan vektor saqlang. | Standart— |
Usul parametrlari va hayot sikli
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, input |
Parametroptional | Parametr talablari |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrconditions | Parametr talablariTanlangan model bilan matn yuboring; qaytarilgan har bir vektor va uning indeksini saqlang. |
Hayot sikli: synchronous
Tariflar
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
- Tezkor rejim
- Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
- Flex rejimi
- Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
- Maksimal fikrlash darajasi
- Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Ailoot tariflari
Sozlamalar bo‘yicha narxlar
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
So‘rov namunalari
Ailoot Ultra · Embeddinglar
set -eu
: "${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.
Natijalarni olish va saqlash
Taxalluslar
Model taxalluslari
Ailoot Ultra voyage-3-large
Usul yo‘llari taxalluslari
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Chaqirish uchun tegishli ID lar
FAQ · Voyage AI: Voyage 3 Large
- Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?
POST /v1/embeddings·voyage-3-large:text→embedding- So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?
POST /v1/embeddings·voyage-3-large:model,input