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VoyageAI di MongoDB: voyage-4 è un modello di embedding di VoyageAI di MongoDB. Appartiene alla categoria degli embeddings, il che significa che il suo compito è trasformare il testo in rappresentazioni vettoriali anziché generare risposte di chat. È un modello generico ed è progettato per gestire contenuti multilingue oltre all'inglese. Se la tua applicazione dipende dalla similarità semantica, dal retrieval o dalla qualità della ricerca, questa è la classe di modello da valutare.
Il modello accetta testo come input e restituisce embeddings come output. La sua lunghezza di contesto è di 32.000 token e il suo output massimo è di 28.800. Poiché l'output è un vettore e non testo in prosa, non lo userai per conversazione, riassunto o generazione di codice. Invece, gli invii testo e ricevi la rappresentazione numerica che i sistemi a valle usano per confronto e ranking. Il supporto multilingue significa che lo stesso modello può essere usato su contenuti in lingue diverse senza passare a un modello di embedding separato per ciascuna.
Gli usi pratici derivano direttamente da questa forma. Il retrieval e la ricerca sono gli obiettivi principali, quindi voyage-4 è adatto alla ricerca semantica su una raccolta di documenti, alle pipeline di retrieval-augmented generation in cui devi recuperare passaggi rilevanti prima di passarli a un modello linguistico e alle applicazioni di IA che si basano sulla similarità tra query e contenuti archiviati. Anche il retrieval multilingue è una scelta naturale, poiché query e documenti non devono essere nella stessa lingua perché gli embeddings siano utili. Anche clustering, deduplicazione e matching in stile raccomandazione sono applicazioni ragionevoli, perché tutte si riducono al confronto di embeddings.
Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "mongodb/voyage-4". Poiché l'interfaccia segue il formato OpenAI, puoi indirizzare un client OpenAI esistente verso api14 e inviare richieste di embedding senza riscrivere la tua integrazione. Il modello non elenca parametri supportati oltre ai campi standard della richiesta, quindi mantieni le tue richieste semplici ed evita di presumere opzioni di tuning che non fanno parte dell'interfaccia. L'id del modello è il valore che inserisci nella richiesta per selezionare questo modello specifico.
Una cosa da tenere a mente è l'ambito. Questo è un modello di embeddings, quindi se hai bisogno di generazione di testo, ragionamento o uso di strumenti, un modello di chat o completion è la scelta migliore. Il contesto di 32.000 token e l'output massimo di 28.800 descrivono il carico di lavoro degli embeddings, non un budget di chat. Usa voyage-4 quando il compito è rappresentazione e retrieval, e rivolgiti a un modello generativo quando il compito è produrre testo.
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",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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