IA de viagem / voyage-2

Introdução à voyage-2

O voyage-2 é o modelo de incorporação de texto de uso geral da Voyage AI, optimizado para equilibrar o custo, a latência e a qualidade da recuperação.

Comparando o voyage-2 com outros modelos populares de embedding do Voyage AI:

Modelo	Comprimento do contexto (tokens)	Dimensão de incorporação	Descrição
voyage-large-2-instruct	16000	1024	Topo da tabela de classificação do MTEB. Modelo de incorporação de uso geral ajustado por instruções, otimizado para agrupamento, classificação e recuperação.
voyage-multilingual-2	32000	1024	Optimizado para recuperação multilingue e RAG.
voyage-code-2	16000	1536	Otimizado para recuperação de código (17% melhor que as alternativas).
voyage-large-2	16000	1536	Modelo de incorporação de uso geral que é optimizado para a qualidade da recuperação (por exemplo, melhor do que o OpenAI V3 Large).
Modelo de incorporação de uso geral otimizado para um equilíbrio entre custo, latência e qualidade de recuperação.

Como criar embeddings de texto com o voyage-2

Há duas maneiras principais de criar embeddings vetoriais:

1. PyMilvus: o Python SDK para Milvus que integra perfeitamente o modelo voyage-2.
2. Voyage AI Embedding: o SDK Python oferecido pela Voyage AI.

Uma vez gerados os embeddings vectoriais, estes podem ser armazenados em Zilliz Cloud (um serviço de base de dados vetorial totalmente gerido por Milvus) e utilizados para pesquisa de similaridade semântica. Eis quatro passos fundamentais:

1. Inscrever-se para obter uma conta Zilliz Cloud gratuitamente.
2. Configurar um cluster sem servidor e obter o Ponto de extremidade público e chave de API.
3. Crie uma coleção de vectores e insira os seus embeddings vectoriais.
4. Execute uma pesquisa semântica nos embeddings armazenados.

Gerar embeddings vectoriais através do PyMilvus e inseri-los no Zilliz Cloud para pesquisa semântica

from pymilvus import model, MilvusClient

ef = model.dense.VoyageEmbeddingFunction(
   nome_do_modelo="voyage-2",
   api_key="your-voyage-api-key",
   )

# Gerar embeddings para documentos
docs = [
   "A inteligência artificial foi fundada como disciplina académica em 1956",
   "Alan Turing foi a primeira pessoa a efetuar investigação substancial em IA.",
   "Nascido em Maida Vale, Londres, Turing foi criado no sul de Inglaterra."
]

docs_embeddings = ef.encode_documents(docs)

# Gerar embeddings para consultas
consultas = ["Quando foi fundada a inteligência artificial",
          "Onde nasceu Alan Turing?"]

consultas_embeddings = ef.encode_queries(queries)

# Ligar ao Zilliz Cloud com o ponto de extremidade público e a chave da API
cliente = MilvusClient(
    uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT,
    token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = "documents" (coleção)
if client.has_collection(nome_da_colecção=COLLECTION):
    cliente.drop_collection(nome_da_colecção=COLLECTION)
client.create_collection(
    nome_da_colecção=COLLECTION,
    dimension=ef.dim,
    auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
    client.insert(COLLECTION, {"text": doc, "vetor": embedding})
    
resultados = cliente.search(
    nome_da_colecção=COLLECTION,
    data=query_embeddings,
    consistency_level="Strong",
    output_fields=["text"])

Para mais informações, consulte a nossa PyMilvus Embedding Model documentation.

Gerar embeddings vectoriais através do Python SDK da Voyage AI e inseri-los no Zilliz Cloud para pesquisa semântica

import voyageai
from pymilvus import MilvusClient

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

# Gerar embeddings para documentos
docs = [
   "A inteligência artificial foi fundada como disciplina académica em 1956",
   "Alan Turing foi a primeira pessoa a efetuar investigação substancial em IA.",
   "Nascido em Maida Vale, Londres, Turing foi criado no sul de Inglaterra."
]

docs_embeddings = vo.embed(docs, model="voyage-2", input_type="document").embeddings

# Gerar embeddings para consultas
consultas = ["Quando foi fundada a inteligência artificial",
          "Onde nasceu Alan Turing?"]

query_embeddings = vo.embed(queries, model="voyage-2", input_type="query").embeddings

# Ligar ao Zilliz Cloud com o ponto final público e a chave API
cliente = MilvusClient(
    uri=ZILLIZ_PUBLIC_ENDPOINT,
    token=ZILLIZ_API_KEY)

COLLECTION = "documents" (coleção)
if client.has_collection(nome_da_colecção=COLLECTION):
    client.drop_collection(nome_da_colecção=COLLECTION)
client.create_collection(
    nome_da_colecção=COLLECTION,
    dimension=1024,
    auto_id=True)

for doc, embedding in zip(docs, docs_embeddings):
    client.insert(COLLECTION, {"text": doc, "vetor": embedding})
    
resultados = cliente.search(
    nome_da_colecção=COLLECTION,
    data=query_embeddings,
    consistency_level="Strong",
    output_fields=["text"])

Para obter mais informações, consulte Voyage AI Embedding Guide.