Voyage AI

Voyage는 더 나은 검색 정확도와 RAG 애플리케이션을 위해 도메인 및 회사에 맞게 맞춤화된 임베딩 모델 구축에 전념하는 선도적인 AI 연구원 및 엔지니어로 구성된 팀입니다. Voyage AI는 최첨단 임베딩 및 순위 재지정 기능을 제공합니다. 임베딩 모델은 문서, 이미지, 오디오, 비디오 또는 표 형식 데이터와 같은 구조화되지 않은 복잡한 데이터를 의미론적 의미를 포착하는 조밀한 수치 벡터(예: 임베딩)로 변환하는 신경망 모델(예: 변환기)입니다. 이러한 벡터는 데이터 포인트에 대한 표현/인덱스 역할을 하며 도메인별 또는 회사별 챗봇 및 기타 AI 애플리케이션에 대한 주요 접근 방식인 의미론적 검색 및 검색 증강 생성(RAG)을 위한 필수 구성 요소입니다. Reranker는 쿼리와 여러 문서 간의 관련성 점수를 출력하는 신경망입니다. 임베딩 기반 방법(또는 BM25 및 TF-IDF와 같은 어휘 검색 알고리즘)을 사용하여 처음에 검색된 문서의 순위를 다시 지정하기 위해 관련성 점수를 사용하는 것이 일반적인 관행입니다. 가장 높은 점수를 받은 문서를 선택하면 검색 결과가 보다 관련성이 높은 하위 집합으로 구체화됩니다. Voyage AI는 데이터(예: 문서, 쿼리 또는 쿼리-문서 쌍)를 가져와 임베딩 또는 관련성 점수를 반환하는 모델 임베딩 및 순위 재지정을 위한 API 엔드포인트를 제공합니다. 모듈식 구성요소로 모델 및 순위 재지정기를 삽입하면 벡터 저장소 및 생성형 LLM(대형 언어 모델)을 비롯한 RAG 스택의 다른 부분과 원활하게 통합됩니다. Voyage AI의 임베딩 모델과 리랭커는 검색 정확도 면에서 최고 수준입니다.