Voyage AI

Voyage는 AI 연구원 및 엔지니어의 선도적 인 팀으로, 도메인 및 회사를 위해 맞춤화 된 임베딩 모델을 구축하는 데 전념하여 검색 정확도 및 래그 응용 프로그램을 개선 할 수 있습니다. Voyage AI는 최첨단 임베딩 및 재고자를 제공합니다. 임베딩 모델은 문서, 이미지, 오디오, 비디오 또는 테이블 데이터와 같은 구조화되지 않은 복잡한 데이터를 시맨틱 의미를 포착하는 밀도가 높은 수치 벡터 (즉, 임베드)로 변환하는 신경망 모델 (예 : 변압기)입니다. 이 벡터는 데이터 포인트의 표현/지수 역할을하며 시맨틱 검색 및 검색 침전 생성 (RAG)을위한 필수 빌딩 블록이며, 이는 도메인 별 또는 회사 별 챗봇 및 기타 AI 응용 프로그램의 주요 접근 방식입니다. 재선거는 쿼리와 여러 문서 사이의 관련 점수를 출력하는 신경망입니다. 관련성 점수를 사용하여 처음에 임베딩 기반 방법 (또는 BM25 및 TF-IDF와 같은 어휘 검색 알고리즘)으로 검색된 문서를 다시 부여하는 것이 일반적입니다. 가장 높은 수준의 문서를 선택하면 검색 결과가보다 관련된 하위 집합으로 개선됩니다. Voyage AI는 데이터 (예 : 문서, 쿼리 또는 쿼리 용 문서 쌍)를 가져 오는 모델 임베딩 및 재고를위한 API 엔드 포인트를 제공하고 임베딩 또는 관련성 점수를 반환합니다. 모듈 식 구성 요소로서 모델과 재고 대는 벡터 스토어 및 생성 대형 언어 모델 (LLM)을 포함한 헝겊 스택의 다른 부분과 완벽하게 통합됩니다. Voyage AI의 임베딩 모델 및 재고자는 검색 정확도의 최첨단입니다.