Voyage AI / voyage-2
Milvus Integrated
Tâche: Intégration
Modalité: Texte
Métrique de similarité: Tous (normalisés)
Licence: Propriétaire
Dimensions: 1024
Tokens d'entrée max: 4000
Prix: 0,1 $/1M de jetons
Introduction au voyage-2
voyage-2 est le modèle d'intégration de texte à usage général de Voyage AI, optimisé pour équilibrer le coût, la latence et la qualité d'extraction.
Comparaison de voyage-2 avec d'autres modèles d'intégration populaires de Voyage AI :
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| Modèle | Longueur du contexte (tokens) | Dimension d'intégration | Description |
| Voyage-large-2-instruct | 16000 | 1024 | En tête du [MTEB leaderboard] (https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard). Modèle d'intégration à usage général optimisé pour le clustering, la classification et la recherche. |
| Voyage-multilingual-2 | 32000 | 1024 | Optimisé pour la recherche multilingue et le RAG. |
| Voyage-code-2](https://zilliz.com/ai-models/voyage-code-2) | 16000 | 1536 | Optimisé pour la recherche de codes (17% de mieux que les alternatives).
| Voyage-large-2](https://zilliz.com/ai-models/voyage-large-2) | 16000 | 1536 | Modèle d'intégration à usage général optimisé pour la qualité de la recherche (par exemple, meilleur que OpenAI V3 Large). |
| Voyage-2 | 4000 | 1024 | Modèle d'intégration à usage général optimisé pour un équilibre entre le coût, la latence et la qualité d'extraction. |
Comment créer des embeddings de texte avec voyage-2
Il existe deux manières principales de créer des embeddings vectoriels :
- PyMilvus : le SDK Python pour Milvus qui intègre de manière transparente le modèle
voyage-2. - Voyage AI Embedding : le SDK Python offert par Voyage AI.
Une fois que les embeddings vectoriels sont générés, ils peuvent être stockés dans Zilliz Cloud (un service de base de données vectorielles entièrement géré par Milvus) et utilisés pour la recherche de similarité sémantique. Voici les quatre étapes clés :
- S'inscrire pour un compte Zilliz Cloud gratuit.
- Configurez un cluster sans serveur et obtenez le point final public et la clé API.
- Créer une collection de vecteurs et insérer vos embeddings vectoriels.
- Lancez une recherche sémantique sur les embeddings stockés.
Générer des embeddings vectoriels via PyMilvus et les insérer dans Zilliz Cloud pour une recherche sémantique.
from pymilvus import model, MilvusClient
ef = model.dense.VoyageEmbeddingFunction(
nom_du_modèle="voyage-2",
api_key="your-voyage-api-key",
)
# Générer des embeddings pour les documents
docs = [
"L'intelligence artificielle a été fondée en tant que discipline universitaire en 1956",
"Alan Turing a été la première personne à mener des recherches substantielles sur l'intelligence artificielle,
"Né à Maida Vale, Londres, Turing a grandi dans le sud de l'Angleterre."
]
docs_embeddings = ef.encode_documents(docs)
# Générer des embeddings pour les requêtes
queries = ["Quand l'intelligence artificielle a-t-elle été fondée ?
"Où est né Alan Turing ?"]
query_embeddings = ef.encode_queries(queries)
# Connexion au nuage Zilliz avec le point de terminaison public et la clé API
client = MilvusClient(
uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT,
token=ZILLIZ_API_KEY)
COLLECTION = "documents"
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION) :
client.drop_collection(nom_de_la_collection=COLLECTION)
client.create_collection(
nom_de_la_collection=COLLECTION,
dimension=ef.dim,
auto_id=True)
for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings) :
client.insert(COLLECTION, {"text" : doc, "vector" : embedding})
results = client.search(
nom_de_la_collection=COLLECTION,
data=query_embeddings,
niveau de cohérence="Fort",
output_fields=["text"])
Pour plus d'informations, consultez notre [documentation sur le modèle d'intégration PyMilvus] (https://milvus.io/docs/embeddings.md).
Générer des embeddings vectoriels via le SDK Python de Voyage AI et les insérer dans Zilliz Cloud pour la recherche sémantique.
import voyageai
from pymilvus import MilvusClient
VOYAGE_API_KEY = "votre-voyage-api-key"
vo = voyageai.Client(api_key=VOYAGE_API_KEY)
# Générer des embeddings pour les documents
docs = [
"L'intelligence artificielle a été fondée en tant que discipline universitaire en 1956,
"Alan Turing a été la première personne à mener des recherches substantielles sur l'IA,
"Né à Maida Vale, Londres, Turing a grandi dans le sud de l'Angleterre."
]
docs_embeddings = vo.embed(docs, model="voyage-2", input_type="document").embeddings
# Générer des embeddings pour les requêtes
queries = ["Quand l'intelligence artificielle a-t-elle été fondée ?
"Où est né Alan Turing ?"]
query_embeddings = vo.embed(queries, model="voyage-2", input_type="query").embeddings
# Connexion au nuage Zilliz avec le point de terminaison public et la clé API
client = MilvusClient(
uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT,
token=ZILLIZ_API_KEY)
COLLECTION = "documents"
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION) :
client.drop_collection(nom_de_la_collection=COLLECTION)
client.create_collection(
nom_de_la_collection=COLLECTION,
dimension=1024,
auto_id=True)
pour doc, embedding dans zip(docs, docs_embeddings) :
client.insert(COLLECTION, {"text" : doc, "vector" : embedding})
results = client.search(
nom_de_la_collection=COLLECTION,
data=query_embeddings,
niveau de cohérence="Fort",
output_fields=["text"])
Pour plus d'informations, consultez [Voyage AI Embedding Guide] (https://docs.voyageai.com/docs/embeddings#python-api).
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