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Voyage 3 Large
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）。
需求人群 :
目标受众包括需要高效检索和处理多语言文本数据的企业和开发者，如法律、金融、科技等行业的专业人士，以及对模型性能和成本效益有较高要求的用户。
使用场景
法律行业：快速准确地检索相关法律案例和法规，提高法律研究效率。
金融领域：分析金融文件和报告，快速提取关键信息，辅助投资决策。
软件开发：理解和生成代码，提高编程效率和代码质量。
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。
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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。
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