Voyage AI

Voyage är ett team av ledande AI-forskare och ingenjörer, dedikerade till att bygga inbäddningsmodeller, anpassade för domäner och företag, för bättre hämtningsnoggrannhet och RAG-applikationer. Voyage AI tillhandahåller banbrytande inbäddning och rerankers. Inbäddningsmodeller är neurala nätmodeller (t.ex. transformatorer) som omvandlar ostrukturerad och komplex data, såsom dokument, bilder, ljud, videor eller tabelldata, till täta numeriska vektorer (d.v.s. inbäddningar) som fångar deras semantiska betydelser. Dessa vektorer fungerar som representationer/index för datapunkter och är väsentliga byggstenar för semantisk sökning och hämtning-augmented generation (RAG), vilket är det dominerande tillvägagångssättet för domänspecifika eller företagsspecifika chatbotar och andra AI-applikationer. Rerankers är neurala nät som matar ut relevanspoäng mellan en fråga och flera dokument. Det är vanlig praxis att använda relevanspoängen för att rangordna de dokument som ursprungligen hämtades med inbäddningsbaserade metoder (eller med lexikaliska sökalgoritmer som BM25 och TF-IDF). Genom att välja de dokument med högst poäng förfinas hämtningsresultaten till en mer relevant delmängd. Voyage AI tillhandahåller API-slutpunkter för inbäddning och omrangering av modeller som tar in dina data (t.ex. dokument, frågor eller fråge-dokument-par) och returnerar deras inbäddningar eller relevanspoäng. Inbäddning av modeller och rerankers, som modulära komponenter, integreras sömlöst med andra delar av en RAG-stack, inklusive vektorlager och generativa stora språkmodeller (LLM). Voyage AI:s inbäddningsmodeller och rerankers är toppmoderna i hämtningsnoggrannhet.