简介
Voyage-3-large 是 Voyage AI 推出的最新多语言通用嵌入模型。该模型在法律、金融、代码等八个领域的100个数据集中排名第一,超越了 OpenAI-v3-large 和 Cohere-v3-English。它通过 Matryoshka 学习和量化感知训练,支持更小维度和 int8 及二进制量化,大幅降低向量数据库成本,同时对检索质量影响极小。该模型还支持 32K 令牌上下文长度,远超 OpenAI(8K)和 Cohere(512)。
截图

产品特色
在法律、金融、代码等八个领域的 100 个数据集中排名第一
支持 2048、1024、512 和 256 维度嵌入,通过 Matryoshka 学习实现
提供多种嵌入量化选项,包括 32 位浮点、有符号和无符号 8 位整数以及二进制精度,同时最小化质量损失
支持 32K 令牌上下文长度,相比 OpenAI(8K)和 Cohere(512)更长
int8 精度和 1024 维度的 voyage-3-large 仅比 float 精度和 2048 维度的版本检索质量低 0.31%,但存储成本降低 8 倍
即使使用 512 维度的二进制嵌入,voyage-3-large 仍比 OpenAI-v3-large(3072 维度浮点嵌入)性能高 1.16%,存储成本降低 200 倍
使用教程
1. 访问 https://docs.voyageai.com/docs/embeddings 了解详细文档。
2. 注册并获取 API 密钥。
3. 使用 API 密钥调用 voyage-3-large 模型,输入文本数据。
4. 获取模型返回的嵌入向量,用于后续的检索或其他任务。
5. 根据需要选择合适的维度和量化选项,以平衡性能和成本。
流量来源
直接访问 | 39.12% | 外链引荐 | 33.99% | 邮件 | 0.07% |
自然搜索 | 19.66% | 社交媒体 | 6.35% | 展示广告 | 0.80% |
最新流量情况
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跳出率
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地理流量分布全球图
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