질리즈와 Voyage AI: RAG 애플리케이션의 혁신
Voyage AI는 RAG 애플리케이션을 혁신하기 위해 노력하는 AI 연구원들로 구성된 팀입니다. 스탠포드 AI Lab과 MIT NLP 그룹에서 5년 이상 수행한 최첨단 연구를 바탕으로 구축된 강력한 기반을 바탕으로 Voyage AI는 최첨단 임베딩 모델과 API를 제공합니다. 기존 모델과 달리 Voyage AI의 혁신적인 접근 방식은 임베딩 모델에 우선순위를 두고 텍스트에 대한 대조 학습의 힘을 활용합니다. 주력 모델인 'Voyage-2'는 OpenAI의 최신 텍스트 임베딩 모델을 포함한 업계 벤치마크보다 뛰어난 성능을 발휘하며, 더 높은 검색 정확도, 확장된 컨텍스트 창, 효율적인 추론을 통해 최적의 성능과 경제성을 제공합니다.
Zilliz와 Voyage AI: 고품질 벡터 파이프라인 만들기
질리즈 클라우드 파이프라인은 Voyage AI 모델을 사용하여 비정형 데이터를 질리즈 클라우드에서 검색 가능한 벡터 임베딩으로 간편하게 변환합니다. 임베딩 모델을 위해 별도의 계정을 생성할 필요 없이 Zilliz Cloud 계정에서 모든 것이 턴키 방식으로 제공됩니다.
통합의 주요 특징은 다음과 같습니다:
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보야지-2및보야지-코드-2모델 모두 지원 - 질리즈 클라우드 계정 내에서 벡터 임베딩의 원활한 생성
- 검색을 위한 확장 가능한 API 서비스로 사용, 특히 라마인덱스 같은 도구를 사용할 때 유용합니다.
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질리즈 클라우드와 Voyage AI의 작동 방식
Voyage AI 모델을 사용하여 Zilliz Cloud에서 비정형 데이터를 검색 가능한 벡터 임베딩으로 간편하게 변환할 수 있습니다. Zilliz Cloud UI에서 Zilliz Cloud 파이프라인을 사용하거나 RESTful API를 통해 문서 청크의 벡터 임베딩을 생성하는 것으로 시작하세요. 임베딩 모델을 위한 별도의 계정을 만들 필요 없이 Zilliz Cloud 계정에서 모든 것이 턴키 방식으로 제공됩니다.
질리즈 클라우드 파이프라인과 Voyage AI로 코드 집약적인 텍스트를 위한 우수한 RAG 만들기.png
질리즈 클라우드에서 Voyage AI를 사용하는 방법 알아보기