Voyage AI
Voyage AI entwickelt Embedding-Modelle, die an die Domain und das Unternehmen angepasst sind, um eine bessere Abrufqualität zu erzielen.
Voyage AI and Zilliz
Zilliz ist eine Partnerschaft mit Voyage AI eingegangen, um die Umwandlung unstrukturierter Daten in durchsuchbare Vektor-Embeddings in Zilliz Cloud zu vereinfachen und dabei zu helfen, die Effektivität eines RAG-Systems zu bewerten, das mit verschiedenen Embedding-Modellen für codebezogene Aufgaben implementiert wurde.
Zilliz und Voyage AI: Revolutionierung von RAG-Anwendungen
Zilliz Cloud Pipelines, ein Tool zur Umwandlung unstrukturierter Daten in hochwertige Embeddings, unterstützt voyage-2 und voyage-code-2 von VoyageAI als Embedding-Modelle, um die höchste Retrieval-Qualität bei codebezogenen Aufgaben zu erreichen. Diese Integration ermöglicht einen skalierbaren API-Service für Retrieval, ideal für die Verwendung mit Tools wie LlamaIndex. Beginnen Sie mit der Erstellung eines überlegenen RAG für codeintensive Texte mit Zilliz Cloud Pipelines und Voyage AI mithilfe der folgenden Integration. Es ist nicht erforderlich, ein separates Konto für das Embedding-Modell zu erstellen, alles ist schlüsselfertig in Ihrem Zilliz Cloud-Konto verfügbar.
Erstellung eines überlegenen RAG für codeintensive Texte mit Zilliz Cloud Pipelines und Voyage AI
Erfahren Sie, wie Sie die Effektivität eines Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systems bewerten, das mit verschiedenen Embedding-Modellen implementiert wurde. Sehen Sie, wie die Embedding-Modelle voyage-2 und voyage-code-2 im Vergleich zu BAAI und Open AI hinsichtlich der Retrieval-Fähigkeit bei Code-Datensätzen abschneiden. Dieser Blog befasst sich eingehend mit der Methodik und zeigt, dass die Modelle von Voyage AI bei codebezogenen Retrieval-Aufgaben deutlich besser abschneiden.