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。

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。