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-code-4Berjalan dengan saldo Anda sesuai harga di atas. Akun baru mendapat pemakaian gratis.
Pengaturan
VoyageAI oleh MongoDB: voyage-code-4 adalah model embedding kode dari Voyage AI, sebuah perusahaan MongoDB. Model ini termasuk dalam kategori embeddings, jadi tugasnya adalah mengubah input menjadi vektor, bukan menghasilkan respons chat. Model ini dirancang untuk agen coding dan pengambilan kode, yang menempatkannya pada bagian stack tempat Anda perlu merepresentasikan kode sebagai vektor yang dapat disimpan, dibandingkan, dan dicari.
Model ini menerima teks sebagai input dan menghasilkan embeddings sebagai output. Model ini memiliki panjang konteks 32.000 token dan output maksimum 28.800, serta menggunakan Matryoshka embeddings pada 2048 dimensi. Matryoshka embeddings dapat dipotong ke panjang yang lebih pendek namun tetap dapat digunakan, yang memberi Anda fleksibilitas dalam seberapa besar penyimpanan vektor dan komputasi yang Anda gunakan. Karena modalitas inputnya adalah teks, model ini bekerja pada kode yang telah diserialisasi sebagai teks, yang merupakan cara file sumber, diff, dan snippet biasanya mencapai endpoint embedding.
Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Pengambilan kode adalah yang utama: mengindeks repositori sehingga kueri pencarian, deskripsi bahasa alami, atau fragmen kode mengembalikan file atau fungsi yang paling relevan. Agen coding dapat menggunakan embeddings yang sama untuk menemukan konteks yang relevan sebelum mengedit atau menghasilkan kode, yang menjaga agen tetap berpijak pada basis kode yang sebenarnya alih-alih mengandalkan apa yang muat dalam prompt. Konteks 32.000 token berarti file yang lebih besar atau potongan multi file dapat di-embed dalam satu permintaan, dan sifat Matryoshka memungkinkan Anda menukar ukuran vektor dengan kualitas pengambilan saat Anda merancang indeks Anda.
Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "mongodb/voyage-code-4". Karena antarmukanya mengikuti format OpenAI, Anda dapat mengarahkan klien OpenAI yang sudah ada ke api14 dan mengirim permintaan embedding tanpa menulis ulang integrasi Anda. Model ini tidak mendukung parameter permintaan tambahan, jadi Anda mengirim model id dan teks input Anda lalu membaca vektor yang dikembalikan. Tidak ada permukaan chat completion di sini, dan tidak ada tool calling atau structured output untuk dikonfigurasi.
Ingatlah cakupannya saat memilihnya. Ini adalah model embedding, jadi model ini tidak akan menjawab pertanyaan, menulis kode, atau melakukan percakapan; pasangkan dengan model generatif jika Anda membutuhkan perilaku tersebut. Jika tugas Anda adalah pencarian semantik serbaguna atas prosa, bukan kode, model embedding teks mungkin lebih cocok, dan jika Anda membutuhkan generasi, Anda memerlukan model yang sama sekali berbeda. Untuk pengambilan kode dan konteks agen coding, voyage-code-4 dibuat tepat untuk itu.
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));
Komunitas ini belum memiliki topik. Buka topik pertama tentang VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4.