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VoyageAI di MongoDB: voyage-4-large è un modello di embedding general-purpose e multilingue di VoyageAI di MongoDB. Si colloca nella categoria degli embedding, quindi il suo compito è trasformare il testo in rappresentazioni vettoriali anziché generare risposte di chat. È progettato per la qualità del retrieval, il che lo rende adatto in modo naturale ai sistemi di ricerca e retrieval in cui la qualità della rappresentazione vettoriale influisce direttamente su ciò che viene recuperato.
Il modello accetta testo come input e restituisce embedding come output. Ha una lunghezza di contesto di 32.000 token e un output massimo di 28.800. Il suo design è reso possibile dal Matryoshka learning e dal quantization-aware training, e supporta gli embedding. Poiché è multilingue e general-purpose, può essere applicato a testo in più di una lingua senza passare a un modello separato.
I casi d'uso pratici derivano da queste proprietà. Il retrieval è quello principale: indicizzare documenti, passaggi o record e generare embedding delle query in modo che un livello di ricerca possa classificare i risultati per similarità semantica. I corpora multilingue sono adatti, poiché lo stesso modello può generare embedding di contenuti e query in più lingue. Il Matryoshka learning significa che gli embedding possono essere usati a diversi livelli di troncamento, il che è utile quando è necessario bilanciare storage o latenza rispetto alla qualità del retrieval in un indice vettoriale. Il quantization-aware training è importante quando gli embedding sono memorizzati in forma compressa, poiché mantiene la qualità più vicina a quella dei vettori a piena precisione.
Puoi chiamare il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "mongodb/voyage-4-large". Poiché l'endpoint segue il formato OpenAI, puoi indirizzare un client OpenAI esistente verso api14 e inviare richieste di embedding nel modo usuale, con il model id nel corpo della richiesta. Il modello non supporta parametri di richiesta aggiuntivi, quindi le richieste restano semplici: il model id e il testo di input sono ciò che conta. La tabella dei prezzi live della pagina mostra le tariffe correnti.
Un limite da tenere a mente è che questo è un modello di embedding, non un generatore di testo. Se hai bisogno di chat completions, reasoning, tool calling o qualsiasi output di testo generato, un modello diverso è la scelta giusta. Voyage-4-large serve a produrre vettori, e il suo contesto di 32.000 token limita quanto testo può entrare in una singola richiesta di 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));
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