ボヤージュ・ラージ2ガイド

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ボヤージュAI / voyage-large-2

ボヤージュAI / voyage-large-2

AI Model Milvus Integrated

タスク: 埋め込み

モダリティ: テキスト

類似性メトリック: 任意（正規化）

ライセンス: 専有

次元: 1536

最大入力トークン: 16000

価格: 0.12ドル/100万トークン

ボヤージュ・ラージ2モデルの紹介

voyage-large-2`は、検索品質（例えばOpenAI V3 Largeよりも優れている）に最適化されたVoyage AIの汎用テキスト埋め込みモデルです。要約、クラスタリング、分類などのタスクにも最適です。

voyage-large-2`とVoyage AIによる他の一般的な埋め込みモデルとの比較：


モデル	コンテキストの長さ（トークン）	埋め込みの次元	説明
voyage-large-2-instruct｜16000｜1024｜ MTEB leaderboardのトップ。クラスタリング、分類、検索のために最適化された、命令チューニングされた汎用埋め込みモデル。
voyage-multilingual-2｜32000｜1024｜多言語検索とRAGに最適化。
voyage-code-2｜16000｜1536｜コード検索に最適化（代替品より17％改善）。
voyage-large-2｜16000｜1536｜検索品質に最適化された汎用埋め込みモデル（例：OpenAI V3 Largeよりも優れている）。
voyage-2](https://zilliz.com/ai-models/voyage-2)｜4000｜1024｜コスト、レイテンシ、検索品質のバランスに最適化された汎用エンベッディングモデル。

voyage-large-2 によるベクトル埋め込み生成方法

1.[voyage-large-2`モデルをシームレスに統合する Milvus のPython SDK。 2.Voyage AI Python package: Voyage AIが提供するPython SDK。

ベクトル埋め込みが生成されると、Zilliz Cloud (Milvusによって提供されるフルマネージドベクトルデータベースサービス)に保存され、意味的類似性検索に使用することができる。以下は、4つの重要なステップである：

1.1.サインアップ Zilliz Cloudアカウントを無料で取得する。 2.サーバーレスクラスターのセットアップ](https://docs.zilliz.com/docs/create-cluster#set-up-a-free-cluster)し、パブリックエンドポイントとAPIキーを取得する。 3.ベクター・コレクションを作成し、ベクター埋め込みを挿入する。 4.**セマンティック検索を実行する。

PyMilvusで埋め込みベクトルを生成し、Zilliz Cloudに挿入してセマンティック検索を行う。

from pymilvus import model, MilvusClient

ef = model.dense.VoyageEmbeddingFunction(
   model_name="voyage-large-2"、
   api_key="your-voyage-api-key"、
   )

# ドキュメントの埋め込みを生成する
ドキュメント = [
   「人工知能は1956年に学問分野として創設された、
   "アラン・チューリングは、AIの実質的な研究を行った最初の人物である。"、
   "チューリングはロンドンのマイダヴェールで生まれ、イングランド南部で育った。"
]

docs_embeddings = ef.encode_documents(docs)

# クエリの埋め込みを生成する
queries = ["人工知能はいつ誕生したのか？
          「アラン・チューリングはどこで生まれましたか？］

query_embeddings = ef.encode_queries(queries)

# Public EndpointとAPI KeyでZilliz Cloudに接続する
client = MilvusClient(
    uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT、
    token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = "documents"
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION)：
    client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)
client.create_collection(
    コレクション名=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(
    collection_name=COLLECTION、
    data=query_embeddings、
    consistency_level="Strong"、
    output_fields=["text"])

詳細はPyMilvus Embedding Model documentationを参照してください。

Voyage AI Pythonパッケージでベクトル埋め込みを生成し、意味検索のためにZilliz Cloudに挿入する。

import voyageai
from pymilvus import MilvusClient

vo = voyageai.Client(api_key="your-voyage-api-key")

# ドキュメントの埋め込みを生成する
ドキュメント = [
   "人工知能は1956年に学問分野として設立された"、
   "アラン・チューリングは、AIの実質的な研究を行った最初の人物である。"、
   "チューリングはロンドンのマイダヴェールで生まれ、イングランド南部で育った。"
]
doc_embeddings = vo.embed(docs, model="voyage-large-2", input_type="document").embeddings

# クエリの埋め込みを生成
queries = ["人工知能はいつ誕生したのか？
          「アラン・チューリングはどこで生まれましたか？］
query_embeddings = vo.embed(docs, model="voyage-large-2", input_type="query").embeddings

# Public EndpointとAPI KeyでZilliz Cloudに接続する。
client = MilvusClient(
    uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT、
    token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = "documents"
if client.has_collection(collection_name=COLLECTION)：
    client.drop_collection(collection_name=COLLECTION)
client.create_collection(
    コレクション名=COLLECTION、
    dimension=1536、
    auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings)：
    client.insert(COLLECTION, {"text": doc, "vector": embedding})
    
results = client.search(
    collection_name=COLLECTION、
    data=query_embeddings、
    consistency_level="Strong"、
    output_fields=["text"])