Kami menggunakan cookie. Cookie dan penyimpanan browser menjaga Anda tetap masuk dan mengingat preferensi Anda. Dengan izin Anda, kami juga mengukur cara situs digunakan. Anda dapat kapan saja. Lihat kebijakan cookie kami.
mongodb/voyage-4-largeBerjalan dengan saldo Anda sesuai harga di atas. Akun baru mendapat pemakaian gratis.
Pengaturan
VoyageAI oleh MongoDB: voyage-4-large adalah model embedding serbaguna dan multibahasa dari VoyageAI oleh MongoDB. Model ini berada dalam kategori embeddings, jadi tugasnya adalah mengubah teks menjadi representasi vektor, bukan menghasilkan respons chat. Model ini dibangun untuk kualitas retrieval, yang membuatnya cocok secara alami untuk sistem pencarian dan retrieval di mana kualitas representasi vektor secara langsung memengaruhi apa yang diambil.
Model ini menerima teks sebagai input dan mengembalikan embeddings sebagai output. Model ini memiliki panjang konteks 32.000 token dan output maksimum 28.800. Desainnya dimungkinkan oleh Matryoshka learning dan quantization-aware training, dan model ini mendukung embeddings. Karena bersifat multibahasa dan serbaguna, model ini dapat diterapkan pada teks dalam lebih dari satu bahasa tanpa beralih ke model terpisah.
Kasus penggunaan praktis mengikuti properti tersebut. Retrieval adalah yang utama: mengindeks dokumen, bagian teks, atau catatan dan melakukan embedding pada kueri sehingga lapisan pencarian dapat memberi peringkat hasil berdasarkan kemiripan semantik. Korpus multibahasa sangat cocok, karena model yang sama dapat melakukan embedding pada konten dan kueri lintas bahasa. Matryoshka learning berarti embeddings dapat digunakan pada berbagai tingkat pemotongan, yang berguna ketika Anda perlu menukar penyimpanan atau latensi dengan kualitas retrieval dalam indeks vektor. Quantization-aware training penting ketika embeddings disimpan dalam bentuk terkompresi, karena menjaga kualitas lebih dekat ke vektor presisi penuh.
Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "mongodb/voyage-4-large". Karena endpoint mengikuti format OpenAI, Anda dapat mengarahkan klien OpenAI yang sudah ada ke api14 dan mengirim permintaan embedding dengan cara biasa, dengan model id di body permintaan. Model ini tidak mendukung parameter permintaan tambahan, jadi permintaan tetap sederhana: model id dan teks input adalah yang penting. Tabel harga langsung di halaman menampilkan tarif saat ini.
Satu batasan yang perlu diingat adalah ini adalah model embeddings, bukan generator teks. Jika Anda memerlukan chat completions, penalaran, pemanggilan alat, atau output teks yang dihasilkan, model lain adalah pilihan yang tepat. Voyage-4-large adalah untuk menghasilkan vektor, dan konteks 32.000 token-nya membatasi berapa banyak teks yang dapat masuk ke dalam satu permintaan embedding.
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-4-large",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Komunitas ini belum memiliki topik. Buka topik pertama tentang VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large.