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MongoDB による VoyageAI: voyage-4-lite は、MongoDB による VoyageAI の軽量な汎用埋め込みモデルです。これは埋め込みカテゴリに属するため、その役割はチャット応答を生成することではなく、テキストをベクトル表現に変換することです。このモデルは低レイテンシと低コストを目的として構築されており、大量の埋め込みが必要で、リクエスト経路に重いモデルを置きたくない場合の妥当なデフォルトとなります。プロバイダーによって 2026-07-27 にリリースされました。
このモデルは入力としてテキストを受け取り、出力として埋め込みを生成します。コンテキスト長は 32000 トークンで、最大出力は 28800 です。プロバイダーは、voyage-4-lite が Matryoshka learning と quantization-aware training によって実現されていると述べています。Matryoshka learning は、有用な構造を保ちながら埋め込みをより短い次元に切り詰めたい開発者に関係し、quantization-aware training は、圧縮された表現の下でも埋め込みの精度を保つ必要がある場合に関係します。どちらも、単発の一度きりのベクトルではなく検索システム向けに埋め込みモデルを選ぶ際に重要です。
実用的なユースケースは、これらの特性から直接導かれます。文書コレクションに対するセマンティック検索と検索は明らかな適合先であり、MongoDB Atlas 内のベクトル検索や類似のストアも含まれます。このモデルは汎用であるため、クラスタリングとトピックのグループ化、重複排除とほぼ重複するものの検出、埋め込みベクトル上に構築される分類特徴量、およびキーワードの重複ではなく意味によって項目を比較する推薦や類似度マッチングにも適しています。32000 トークンのコンテキストにより、完全なページや複数セクションの文書など、より長い一節を多数の小さなチャンクに分割するのではなく、単一のリクエストで埋め込むことができ、インデックス作成パイプラインが簡素化されます。
このモデルは、モデル id "mongodb/voyage-4-lite" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。エンドポイントは OpenAI の埋め込みの形に従うため、テキストを input フィールドで送信し、応答からベクトルを読み取ります。このモデルは標準の埋め込み呼び出し以外に追加のリクエストパラメータをサポートしていないため、temperature、top_p などのサンプリング設定はありません。リクエストは 32000 トークンのコンテキスト内に収め、最大 28800 の出力を想定してください。
テキストを生成するモデル、画像や音声を扱うモデル、または調整可能な生成パラメータをサポートするモデルが必要な場合、埋め込みモデルは間違ったツールであり、チャットモデルやマルチモーダルモデルの方が適しています。埋め込みの作業の中では、voyage-4-lite は低レイテンシと低コストを狙っているため、タスクがより大規模またはより専門化された埋め込みモデルに依存する場合は、プロバイダーが他に何を提供しているかを検討してください。
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-lite",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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