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VoyageAI by MongoDB: voyage-4 é um modelo de embedding da VoyageAI by MongoDB. Ele pertence à categoria de embeddings, o que significa que sua função é transformar texto em representações vetoriais, em vez de gerar respostas de chat. É um modelo de propósito geral, e foi construído para lidar com conteúdo multilíngue, assim como com inglês. Se sua aplicação depende de similaridade semântica, recuperação ou qualidade de busca, esta é a classe de modelo que você avaliaria.
O modelo aceita texto como entrada e retorna embeddings como saída. Seu comprimento de contexto é de 32.000 tokens, e sua saída máxima é de 28.800. Como a saída é um vetor, e não texto corrido, você não o usará para conversação, sumarização ou geração de código. Em vez disso, você envia texto e recebe a representação numérica que sistemas downstream usam para comparação e ranking. O suporte multilíngue significa que o mesmo modelo pode ser usado com conteúdo em diferentes idiomas sem trocar para um modelo de embedding separado para cada um.
Os usos práticos decorrem diretamente desse formato. Recuperação e busca são os alvos principais, então voyage-4 se encaixa em busca semântica sobre uma coleção de documentos, pipelines de geração aumentada por recuperação, nos quais você precisa buscar passagens relevantes antes de passá-las a um modelo de linguagem, e aplicações de IA que dependem de similaridade entre consultas e conteúdo armazenado. Recuperação multilíngue também é um encaixe natural, já que consultas e documentos não precisam estar no mesmo idioma para que os embeddings sejam úteis. Agrupamento, deduplicação e correspondência no estilo de recomendação também são aplicações razoáveis, porque todas se reduzem a comparar embeddings.
Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o model id "mongodb/voyage-4". Como a interface segue o formato OpenAI, você pode apontar um cliente OpenAI existente para a api14 e enviar requisições de embedding sem reescrever sua integração. O modelo não lista parâmetros suportados além dos campos padrão de requisição, então mantenha suas requisições simples e evite presumir opções de ajuste que não fazem parte da interface. O model id é o valor que você coloca na requisição para selecionar este modelo específico.
Uma coisa a ter em mente é o escopo. Este é um modelo de embeddings, então, se você precisa de geração de texto, raciocínio ou uso de ferramentas, um modelo de chat ou completion é a escolha melhor. O contexto de 32.000 tokens e a saída máxima de 28.800 descrevem a carga de trabalho de embedding, não um orçamento de chat. Use voyage-4 quando a tarefa for representação e recuperação, e recorra a um modelo generativo quando a tarefa for produzir texto.
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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