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सेटिंग्स
MongoDB की VoyageAI: voyage-code-4, Voyage AI का एक कोड एम्बेडिंग मॉडल है, जो MongoDB की कंपनी है। यह embeddings श्रेणी से संबंधित है, इसलिए इसका काम चैट प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के बजाय इनपुट को वेक्टर में बदलना है। इसे कोडिंग एजेंट और कोड रिट्रीवल के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे स्टैक के उस हिस्से में रखता है जहाँ आपको कोड को ऐसे वेक्टर के रूप में प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है जिन्हें संग्रहीत, तुलना और खोजा जा सके।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में एम्बेडिंग उत्पन्न करता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 32,000 टोकन और अधिकतम आउटपुट 28,800 है, और यह 2048 आयामों पर Matryoshka एम्बेडिंग का उपयोग करता है। Matryoshka एम्बेडिंग को छोटी लंबाई तक छोटा किया जा सकता है और फिर भी वे उपयोग करने योग्य रहती हैं, जो आपको इस बात में लचीलापन देता है कि आप वेक्टर स्टोरेज और कंप्यूट पर कितना निवेश करते हैं। चूँकि इनपुट मोडैलिटी टेक्स्ट है, मॉडल उस कोड पर काम करता है जिसे टेक्स्ट के रूप में सीरियलाइज़ किया गया है, और सोर्स फ़ाइलें, diffs तथा स्निपेट आमतौर पर इसी रूप में एम्बेडिंग एंडपॉइंट तक पहुँचते हैं।
ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। कोड रिट्रीवल इसका मुख्य उपयोग है: किसी रिपॉज़िटरी को इंडेक्स करना ताकि कोई सर्च क्वेरी, प्राकृतिक भाषा का विवरण या कोड का कोई अंश सबसे प्रासंगिक फ़ाइलें या फ़ंक्शन लौटाए। कोडिंग एजेंट कोड संपादित करने या उत्पन्न करने से पहले प्रासंगिक कॉन्टेक्स्ट खोजने के लिए इन्हीं एम्बेडिंग का उपयोग कर सकते हैं, जिससे एजेंट प्रॉम्प्ट में जो फिट होता है उस पर निर्भर रहने के बजाय वास्तविक कोडबेस में आधारित रहता है। 32,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट का अर्थ है कि बड़ी फ़ाइलें या मल्टी फ़ाइल चंक एक ही अनुरोध में एम्बेड किए जा सकते हैं, और Matryoshka गुण आपको अपना इंडेक्स डिज़ाइन करते समय वेक्टर आकार और रिट्रीवल गुणवत्ता के बीच संतुलन बनाने देता है।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "mongodb/voyage-code-4" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का पालन करता है, आप अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 की ओर इंगित कर सकते हैं और अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना एम्बेडिंग अनुरोध भेज सकते हैं। मॉडल कोई अतिरिक्त अनुरोध पैरामीटर समर्थित नहीं करता, इसलिए आप मॉडल आईडी और अपना इनपुट टेक्स्ट भेजते हैं और लौटाए गए वेक्टर पढ़ते हैं। यहाँ कोई चैट कम्पलीशन सतह नहीं है, और कॉन्फ़िगर करने के लिए कोई टूल कॉलिंग या संरचित आउटपुट नहीं है।
इसे चुनते समय दायरे को ध्यान में रखें। यह एक एम्बेडिंग मॉडल है, इसलिए यह प्रश्नों का उत्तर नहीं देगा, कोड नहीं लिखेगा या बातचीत नहीं करेगा; यदि आपको वे व्यवहार चाहिए तो इसे किसी जनरेटिव मॉडल के साथ जोड़ें। यदि आपका कार्य कोड के बजाय गद्य पर सामान्य प्रयोजन की सिमैंटिक खोज है, तो टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, और यदि आपको जनरेशन चाहिए तो आपको पूरी तरह से एक अलग मॉडल चाहिए। कोड रिट्रीवल और कोडिंग एजेंट कॉन्टेक्स्ट के लिए, voyage-code-4 ठीक इसी के लिए बनाया गया है।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "mongodb/voyage-code-4",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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