Voyage AI: Voyage 3 Large

Voyage 3 Large chuyển văn bản thành vector để truy xuất thông tin đa dụng và đa ngôn ngữ. Cửa sổ đầu vào 32 000 token, số chiều vector có thể chọn và các định dạng lượng tử hóa hỗ trợ xây dựng cơ sở tri thức có thể tìm kiếm, tìm tài liệu và tạo nội dung tăng cường bằng truy xuất.

Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng POST /v1/embeddings voyage-3-large

Về mô hình

Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.

Voyage 3 Large là mô hình embedding văn bản để tìm thông tin liên quan trong tập tài liệu. Mô hình biểu diễn mỗi văn bản được cung cấp bằng một vector số, cho phép ứng dụng so sánh yêu cầu tìm kiếm với các đoạn có cách diễn đạt khác nhưng ý nghĩa liên quan. Voyage AI định vị phiên bản này cho truy xuất đa dụng và đa ngôn ngữ, bao gồm tài liệu kỹ thuật, hội thoại và tài liệu dài.

Xây dựng tập có thể tìm kiếm từ thông tin mà người dùng thực sự cần tìm lại. Với cơ sở tri thức sản phẩm, giữ phần giải thích một tính năng cùng điều kiện tiên quyết và ngoại lệ liên quan. Với biên bản họp, giữ nhãn người nói và đủ nội dung thảo luận xung quanh để hiểu chủ đề. Chia nguồn lớn tại các ranh giới hữu ích và lưu tiêu đề nguồn, mã định danh tài liệu cùng vị trí đoạn bên cạnh từng vector.

Chuẩn bị câu hỏi tìm kiếm dưới vai trò truy vấn, còn tài liệu được lập chỉ mục dưới vai trò tài liệu. Trong quy trình embedding văn bản của nhà sản xuất, kiểu đầu vào cho mô hình biết vai trò truy xuất của văn bản. Khi đó có thể so sánh truy vấn như «Thành viên có thể khôi phục quyền truy cập sau khi mất khóa bảo mật bằng cách nào?» với các đoạn hỗ trợ mô tả quy trình khôi phục, ngay cả khi các đoạn dùng cách diễn đạt khác. Giữ đoạn gốc để kết quả tìm kiếm có thể cho thấy bằng chứng làm căn cứ cho sự phù hợp.

Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh 32 000 token. Đầu vào dài có thể giữ trọn một phần tài liệu, nhưng cả tài liệu không phải lúc nào cũng là đơn vị tìm kiếm hữu ích nhất. Vector bao quát có thể chỉ đến đúng tệp nhưng vẫn để người đọc tự tìm câu trả lời cụ thể. Chọn ranh giới đoạn theo kết quả muốn hiển thị, giữ tiêu đề, các điều kiện và định nghĩa cùng nội dung mà chúng giải thích.

Voyage 3 Large hỗ trợ vector có 2 048, 1 024, 512 hoặc 256 chiều. Nhà sản xuất cũng tài liệu hóa các cách biểu diễn dấu phẩy động, tám bit có dấu hoặc không dấu và nhị phân. Những lựa chọn này cho phép hệ thống truy xuất đối chiếu độ chi tiết của vector với kích thước chỉ mục và hành vi tìm kiếm. Chọn định dạng được kho vector dự kiến hỗ trợ, rồi đánh giá trên kho văn bản thực tế và các câu hỏi đại diện trước khi chọn thiết lập chỉ mục dùng chính thức.

Với tìm kiếm đa ngôn ngữ, đưa vào các câu hỏi thử nghiệm bằng những ngôn ngữ người dùng sử dụng và xem xét các đoạn nguồn truy xuất được bằng ngôn ngữ gốc. Giao diện tìm kiếm chung có thể phục vụ nhiều tập ngôn ngữ, còn siêu dữ liệu tài liệu vẫn xác định ngôn ngữ và phiên bản nguồn. Khi trích xuất, giữ các tên, chữ viết tắt và thuật ngữ chuyên ngành có ý nghĩa, thay vì thay bằng bản tóm tắt chung trước khi tạo embedding.

Dùng vector để truy xuất các đoạn ứng viên cho trang tìm kiếm, trợ lý tri thức hoặc bước chọn tài liệu. Giữ cùng mô hình và thiết lập vector cho tập đã lập chỉ mục và các truy vấn của tập đó. Khi thay mô hình embedding hoặc đổi số chiều vector, chủ động xây dựng lại và so sánh chỉ mục bị ảnh hưởng; chỉ độ dài vector không xác định được cách tạo ra nó.

Đánh giá kết quả theo tính hữu ích của việc truy xuất: đoạn đúng có xuất hiện không, những đoạn gần nghĩa nhưng gây nhầm lẫn có xếp trên nó không, và đoạn trích hiển thị có chứa câu trả lời không. Giữ một tập nhỏ các câu hỏi thực tế với nguồn mong đợi, gồm cách diễn đạt mơ hồ và tài liệu gần trùng lặp. Embedding cung cấp biểu diễn có thể tìm kiếm; ứng dụng giữ văn bản nguồn, quyền truy cập và liên kết cần thiết để biến sự phù hợp thành kết quả dùng được.

Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng POST /v1/embeddings voyage-3-large

voyage-3-large

Voyage AI /voyage-3-large

Bắt đầu

Đầu vào được chấp nhận: Văn bản
Kết quả: embedding

Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng POST /v1/embeddings

Đầu vào: text
Đầu ra: embedding

Trường	Loại	Yêu cầu	Giá trị & giới hạn	Mặc định
Trường`model`	Loại`string`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn voyage-3-large Điều kiện: Dùng bộ chọn mô hình Ailoot chính xác.	Mặc định—
Trường`input`	Loại`string or array<string>`	Yêu cầuBắt buộc	Giá trị & giới hạn Điều kiện: Một văn bản hoặc danh sách văn bản; giữ lại một vectơ cùng chỉ số tương ứng cho mỗi mục dữ liệu được trả về.	Mặc định—

Tham số phương thức và vòng đời

Tham số	Hợp đồng
Tham số`content_type`	Hợp đồngapplication/json
Tham số`required`	Hợp đồngmodel, input
Tham số`optional`	Hợp đồng
Tham số`material_types`	Hợp đồngtext
Tham số`conditions`	Hợp đồngGửi văn bản với mô hình đã chọn; giữ lại mọi vectơ được trả về và chỉ số tương ứng.

Vòng đời: synchronous

Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh: Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex: Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa: Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức phí Ailoot

Giá theo cấu hình

Cấu hình	Biểu mức phí	Phí
Cấu hìnhĐơn giá token cơ bản	Biểu mức phíMức phí cơ bản	Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0004 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token

Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng

curl · lưu tất cả vector và dữ liệu sử dụng

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.

Nhận và lưu kết quả

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra voyage-3-large

Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

ID gọi liên quan

voyage-3-large

FAQ · Voyage AI: Voyage 3 Large

Có những đầu vào và kết quả nào?: POST /v1/embeddings · voyage-3-large: text → embedding
Yêu cầu sử dụng những trường nào?: POST /v1/embeddings · voyage-3-large: model, input

Voyage AI: Voyage 3 Large