Voyage AI

Voyage ist ein Team führender KI-Forscher und -Ingenieure, das sich der Entwicklung von Einbettungsmodellen widmet, die auf Domänen und Unternehmen zugeschnitten sind, um eine bessere Abrufgenauigkeit und RAG-Anwendungen zu erzielen. Voyage AI bietet hochmoderne Einbettungs- und Reranker-Funktionen. Einbettungsmodelle sind neuronale Netzmodelle (z. B. Transformatoren), die unstrukturierte und komplexe Daten wie Dokumente, Bilder, Audios, Videos oder Tabellendaten in dichte numerische Vektoren (d. h. Einbettungen) umwandeln, die ihre semantischen Bedeutungen erfassen. Diese Vektoren dienen als Darstellungen/Indizes für Datenpunkte und sind wesentliche Bausteine ​​für die semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG), den vorherrschenden Ansatz für domänenspezifische oder unternehmensspezifische Chatbots und andere KI-Anwendungen. Reranker sind neuronale Netze, die Relevanzwerte zwischen einer Abfrage und mehreren Dokumenten ausgeben. Es ist üblich, die Relevanzbewertungen zu verwenden, um die ursprünglich mit einbettungsbasierten Methoden (oder mit lexikalischen Suchalgorithmen wie BM25 und TF-IDF) abgerufenen Dokumente neu einzuordnen. Durch die Auswahl der am höchsten bewerteten Dokumente werden die Abrufergebnisse in eine relevantere Teilmenge verfeinert. Voyage AI bietet API-Endpunkte zum Einbetten und Neuranking von Modellen, die Ihre Daten (z. B. Dokumente, Abfragen oder Abfrage-Dokument-Paare) aufnehmen und deren Einbettungen oder Relevanzwerte zurückgeben. Einbettungsmodelle und Reranker lassen sich als modulare Komponenten nahtlos in andere Teile eines RAG-Stacks integrieren, einschließlich Vektorspeichern und generativer Large Language Models (LLMs). Die Einbettungsmodelle und Reranker von Voyage AI sind hinsichtlich der Abrufgenauigkeit auf dem neuesten Stand.