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सेटिंग्स
VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5, VoyageAI by MongoDB का एक मल्टीमॉडल एम्बेडिंग मॉडल है। यह embeddings श्रेणी से संबंधित है, इसलिए इसका काम चैट प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करना नहीं, बल्कि सामग्री को वेक्टर में बदलना है। यह उन डेवलपर्स के लिए है जिन्हें एक ऐसा एम्बेडिंग मॉडल चाहिए जो केवल सादे टेक्स्ट से आगे तक कवरेज दे।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में एम्बेडिंग उत्पन्न करता है। यह टेक्स्ट, इमेज और वीडियो को अलग-अलग वेक्टराइज़ कर सकता है, और यह उस सामग्री को भी संभालता है जिसमें तीनों मोडलिटी एक-दूसरे के बीच मिश्रित होती हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 28,800 है। चूँकि आउटपुट हमेशा एक वेक्टर प्रतिनिधित्व होता है, मॉडल गद्य, उत्तर या चैट पूर्णताएँ वापस नहीं करता; यह ऐसी एम्बेडिंग लौटाता है जिन्हें आप संग्रहीत या तुलना करते हैं।
ये क्षमताएँ कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। आप टेक्स्ट दस्तावेज़ों और इमेज को खोज और पुनर्प्राप्ति के लिए एक साझा वेक्टर स्पेस में एम्बेड कर सकते हैं, जो लिखित सामग्री के साथ दृश्य संपत्तियों को मिलाने वाले नॉलेज बेस और कैटलॉग के लिए उपयुक्त है। चूँकि मॉडल इंटरलीव्ड टेक्स्ट, इमेज और वीडियो सामग्री को संभालता है, यह उन पेजों या रिकॉर्ड्स के लिए भी फिट बैठता है जहाँ मोडलिटी एक साथ दिखाई देती हैं, जैसे विवरण और फ़ोटो वाली प्रोडक्ट लिस्टिंग। एम्बेडिंग आपके अपने वेक्टर स्टोर के ऊपर बनाई गई समानता मिलान, क्लस्टरिंग, डुप्लिकेट हटाने और सिफ़ारिश सुविधाओं का समर्थन कर सकती हैं।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "mongodb/voyage-multimodal-3.5" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि एंडपॉइंट OpenAI प्रारूप का पालन करता है, आप मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें api14 पर इंगित कर सकते हैं, टेक्स्ट और इमेज इनपुट भेज सकते हैं और एम्बेडिंग वेक्टर वापस पढ़ सकते हैं। मॉडल कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए इस मॉडल के लिए डिफ़ॉल्ट की योजना बनाएँ और अनुरोध कॉन्फ़िगरेशन न्यूनतम रखें; इसे किसी पाइपलाइन में जोड़ने से पहले सटीक अनुरोध स्वरूप के लिए एंडपॉइंट दस्तावेज़ देखें।
मॉडलों के बीच चयन करते समय एम्बेडिंग भूमिका को ध्यान में रखें। यह टेक्स्ट उत्पन्न नहीं करता या बातचीत नहीं करता, इसलिए जिन कार्यों में उत्पन्न उत्तर या तर्क चाहिए, उनके लिए चैट या कम्प्लीशन मॉडल की आवश्यकता होती है। जब आवश्यकता टेक्स्ट, इमेज और मिश्रित सामग्री को खोज और पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर के रूप में प्रस्तुत करना हो, तो यह अधिक उपयुक्त 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-multimodal-3.5",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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