Voyage AI 핵심 기능 — 텍스트 임베딩 모델
Voyage AI 핵심 기능
Voyage AI가 제공하는 텍스트 임베딩 모델 목록을 볼게요. 목적(일반, 다국어, 코드, 금융, 법률)과 컨텍스트 길이, 임베딩 차원에 따라 선택하면 돼요.
최신 텍스트 임베딩 모델
| 모델 | 컨텍스트 길이(tokens) | 임베딩 차원 | 설명 |
|---|---|---|---|
voyage-4-large |
32,000 | 1024(기본), 256, 512, 2048 | 최상의 일반·다국어 검색 품질 (4 시리즈 간 호환) |
voyage-4 |
32,000 | 1024(기본), 256, 512, 2048 | 일반·다국어 검색 품질 최적화 |
voyage-4-lite |
32,000 | 1024(기본), 256, 512, 2048 | 지연시간·비용 최적화 |
voyage-code-4 |
32,000 | 1024(기본), 256, 512, 2048 | 코드 검색·코딩 에이전트용 |
voyage-finance-2 |
32,000 | 1024 | 금융 검색·RAG 최적화 |
voyage-law-2 |
16,000 | 1024 | 법률 검색·RAG 최적화 |
이전 세대 모델
이전 모델들도 API에서 여전히 접근 가능해요. 다만 새 모델이 품질·컨텍스트·지연·처리량 모든 면에서 더 좋아요.
voyage-3-large,voyage-3,voyage-3-lite,voyage-code-3,voyage-3.5-large등
검색 품질 높이기
Voyage AI는 검색 정확도를 높이기 위한 몇 가지 접근을 제공해요.
- 테이블 임베딩 — 표 데이터의 구조를 살린 임베딩
- RAG 최적화 — 컨텍스트·임베딩 선택 전략 결합
- 리랭커 결합 — 임베딩 검색 후
rerank-*모델로 재정렬