쿠키를 사용합니다. 쿠키와 브라우저 저장소는 로그인 상태를 유지하고 환경설정을 기억합니다. 동의하시면 사이트 이용 방식도 측정합니다. 언제든지 할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿠키 정책을 참고하세요.
처음이신가요? 사용법을 확인해 보세요 플레이그라운드, 모델, API 키를 1분 만에 둘러보세요.
쿠키를 사용합니다. 쿠키와 브라우저 저장소는 로그인 상태를 유지하고 환경설정을 기억합니다. 동의하시면 사이트 이용 방식도 측정합니다. 언제든지 할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿠키 정책을 참고하세요.
mongodb/voyage-4-large위 가격으로 잔액에서 차감됩니다. 새 계정은 무료 사용량으로 시작합니다.
MongoDB의 VoyageAI: voyage-4-large는 MongoDB의 VoyageAI에서 제공하는 범용 다국어 임베딩 모델입니다. 임베딩 카테고리에 속하므로, 채팅 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터 표현으로 변환하는 역할을 합니다. 검색 품질을 위해 설계되었기 때문에 벡터 표현의 품질이 검색되는 내용에 직접 영향을 미치는 검색 및 검색 시스템에 자연스럽게 적합합니다.
이 모델은 텍스트를 입력으로 받아 임베딩을 출력으로 반환합니다. 컨텍스트 길이는 32,000 토큰이고 최대 출력은 28,800입니다. 이 설계는 Matryoshka 학습과 양자화 인식 훈련으로 가능해졌으며, 임베딩을 지원합니다. 다국어 및 범용이므로 별도의 모델로 전환하지 않고도 여러 언어의 텍스트에 적용할 수 있습니다.
실용적인 사용 사례는 이러한 속성에서 비롯됩니다. 검색이 주요 용도입니다. 문서, 구절 또는 레코드를 인덱싱하고 쿼리를 임베딩하여 검색 계층이 의미적 유사도로 결과의 순위를 매길 수 있게 합니다. 동일한 모델이 여러 언어에 걸쳐 콘텐츠와 쿼리를 임베딩할 수 있으므로 다국어 코퍼스에 잘 맞습니다. Matryoshka 학습은 임베딩을 다양한 절단 수준에서 사용할 수 있음을 의미하며, 이는 벡터 인덱스에서 저장 공간이나 지연 시간과 검색 품질을 맞바꿔야 할 때 유용합니다. 양자화 인식 훈련은 임베딩이 압축된 형태로 저장될 때 중요합니다. 품질을 전체 정밀도 벡터에 더 가깝게 유지해 주기 때문입니다.
모델 ID "mongodb/voyage-4-large"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출합니다. 엔드포인트가 OpenAI 형식을 따르므로 기존 OpenAI 클라이언트를 api14로 지정하고 요청 본문에 모델 ID를 넣어 평소처럼 임베딩 요청을 보낼 수 있습니다. 이 모델은 추가 요청 매개변수를 지원하지 않으므로 요청은 단순하게 유지됩니다. 모델 ID와 입력 텍스트가 중요한 요소입니다. 페이지의 실시간 가격표는 현재 요금을 보여줍니다.
한 가지 유의할 제한은 이것이 텍스트 생성기가 아니라 임베딩 모델이라는 점입니다. 채팅 완성, 추론, 도구 호출 또는 생성된 텍스트 출력이 필요하다면 다른 모델이 올바른 선택입니다. Voyage-4-large는 벡터를 생성하기 위한 것이며, 32,000 토큰 컨텍스트는 단일 임베딩 요청에 들어갈 수 있는 텍스트의 양을 제한합니다.
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));
이 커뮤니티에는 아직 토픽이 없습니다. VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large에 대한 첫 토픽을 열어 보세요.