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Voyage AI 임베딩 및 모델 재순위 지정 개요

Voyage AI는 최신 임베딩 및 모델 재순위 지정 기능을 제공합니다. Embedding and Reranking API는 최신 Voyage AI 모델에 액세스를 제공합니다. 이 페이지에서는 사용 가능한 모델과 언제 사용해야 하는지에 대해 설명합니다.

임베딩 모델과 리랭커란 무엇인가요?

Voyage AI 텍스트의 의미론적 의미를 캡처하기 위해 다음과 같은 텍스트 임베딩 모델을 제공합니다.

자세한 내용 및 사용 예시는 텍스트 임베딩을 참조하세요.

대부분의 AI 검색 애플리케이션에는 다음 모델을 사용하세요.

모델
컨텍스트 길이
차원
설명

voyage-4-large

32,000 tokens

1024 (기본값), 256, 512, 2048

최고의 범용 및 다국어 검색 품질을 제공합니다. 4 시리즈로 생성된 모든 임베딩은 서로 호환됩니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

voyage-4

32,000 tokens

1024 (기본값), 256, 512, 2048

범용 및 다국어 검색 품질에 최적화되어 있습니다. 4 시리즈로 생성된 모든 임베딩은 서로 호환됩니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

voyage-4-lite

32,000 tokens

1024 (기본값), 256, 512, 2048

지연 시간 과 비용 에 최적화되었습니다. 4 시리즈로 생성된 모든 임베딩은 서로 호환됩니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

정확도를 높이려면 특수 도메인에 다음 모델을 사용하세요.

모델
컨텍스트 길이
차원
설명

voyage-code-4

32,000 tokens

1024 (기본값), 256, 512, 2048

코드 검색 및 에이전트 코딩 애플리케이션에 최적화되었습니다. 새로운 코드 검색 사용 사례에 권장됩니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

voyage-finance-2

32,000 tokens

1024

금융 조회 및 RAG 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

voyage-law-2

16,000 tokens

1024

법적 조회 및 RAG 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

Voyage는 다음과 같은 개방 가중치 모델도 제공합니다.

모델
컨텍스트 길이
차원
설명

voyage-4-nano

32,000 tokens

512 (기본값), 128, 256

허깅 페이스에서 사용할 수 있는 오픈 웨이트 모델. 4 시리즈로 생성된 모든 임베딩은 서로 호환됩니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

Voyage AI 검색 정확도를 높이기 위해 주변 컨텍스트를 통합하면서 임베딩을 생성하는 다음과 같은 모델을 제공합니다.

자세한 내용 및 사용 예시는 상황별 청크 임베딩을 참조하세요.

모델
컨텍스트 길이
차원
설명

voyage-context-4

120,000 tokens *

1024 (기본값), 256, 512, 2048

범용 및 다국어 검색 품질에 최적화된 상황별 청크 임베딩입니다.

참고

* 모든 입력의 총 토큰 수는 enable_auto_chunk = true일 경우 120K를 초과할 수 없습니다. 그렇지 않으면 32K를 초과할 수 없습니다.

Voyage AI 텍스트, 이미지, 동영상을 프로세스 다음과 같은 임베딩 모델을 제공합니다.

자세한 내용 및 사용 예시는 멀티모달 임베딩을 참조하세요.

모델
컨텍스트 길이
차원
설명

voyage-multimodal-3.5

32,000 tokens

1024 (기본값), 256, 512, 2048

PDF, 슬라이드, 표, 그림, 동영상 등의 스크린샷과 같이 인터리브 처리된 텍스트와 시각 데이터를 벡터화할 수 있는 풍부한 멀티모달 임베딩 모델입니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

Voyage AI 검색 결과를 세분화하기 위해 다음과 같은 순위 재지정 모델을 제공합니다.

자세한 내용 및 사용 예시는 리랭커를 참조하세요.

모델
컨텍스트 길이
설명

rerank-3

32,000

최고의 정확도. 대부분의 애플리케이션에 권장됩니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

rerank-3-lite

32,000

지연 시간에 민감한 애플리케이션에 최적화된 빠르고 비용 효율적인 모델입니다.

자세한 학습 은 블로그 포스트 참조하세요.

스코프된 엔드포인트는 모든 Voyage AI 모델을 제공하지 않습니다. 모델 테이블의 지원 엔드포인트 열에는 모든 엔드포인트가 제공하는 모델에 대해 All을 표시하고, 범위가 지정되지 않은 엔드포인트만이 제공하는 모델에 대해 ai.mongodb.com을 표시합니다.

주어진 모델을 어떤 엔드포인트가 제공하는지 확인하려면, 모델 사용 중단, 수명 주기 상태 및 지원을 참조하세요.

Geographies 및 해당 엔드포인트에 대해 학습하려면 Voyage AI 추론용 Geographies를 참조하세요.

모델 가격은 사용량을 기준으로 책정되며, 액세스 에 사용되는 API 키에 연결된 Atlas 계정으로 요금이 청구됩니다. 모든 모델에는 프리 티어 포함되어 있습니다. 대부분의 모델은 200 백만 개의 무료 토큰으로, 특수 모델의 경우 50 백만 개의 토큰으로 시작하세요.

가격은 문서 및 쿼리에 있는 토큰 수를 기준으로 책정됩니다. 프리 티어 에는 대부분의 모델에 대해 200 백만 개의 토큰이 포함되어 있으며 voyage-finance-2, voyage-law-2, voyage-code-2 특수 모델에 대한 50 백만 개의 토큰이 포함되어 있습니다.

모델
Price per 1K tokens
Price per 1M tokens
무료 토큰

voyage-4-large

$0.00012

$0.12

200 백만

voyage-4

$0.00006

$0.06

200 백만

voyage-4-lite

$0.00002

$0.02

200 백만

voyage-code-4

$0.00012

$0.12

200 백만

voyage-finance-2
voyage-law-2
voyage-code-2

$0.00012

$0.12

50 백만