Voyage

Milvus는 VoyageEmbeddingFunction 클래스를 통해 Voyage의 모델과 통합됩니다. 이 클래스는 Voyage 모델을 사용하여 문서와 쿼리를 인코딩하고 임베딩을 Milvus 인덱싱과 호환되는 고밀도 벡터로 반환하는 메서드를 제공합니다. 이 기능을 활용하려면 플랫폼에서 계정을 생성하여 Voyage로부터 API 키를 받습니다.

이 기능을 사용하려면 필요한 종속성을 설치하세요:

pip install --upgrade pymilvus
pip install "pymilvus[model]"

그런 다음 VoyageEmbeddingFunction 을 인스턴스화합니다:

from pymilvus.model.dense import VoyageEmbeddingFunction

voyage_ef = VoyageEmbeddingFunction(
    model_name="voyage-3", # Defaults to `voyage-3`
    api_key=VOYAGE_API_KEY # Provide your Voyage API key
)

매개변수

• model_name (문자열) 인코딩에 사용할 Voyage 모델의 이름입니다. 예를 들어 voyage-3-lite, voyage-finance-2 등과 같이 사용 가능한 Voyage 모델 이름 중 하나를 지정할 수 있습니다. 이 매개변수를 지정하지 않으면 voyage-3 이 사용됩니다. 사용 가능한 모델 목록은 Voyage 공식 문서를 참조하세요.
• api_key (문자열) Voyage API에 액세스하기 위한 API 키입니다. API 키를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 API 키 및 파이썬 클라이언트를 참조하세요.

문서용 임베딩을 만들려면 encode_documents() 메서드를 사용합니다:

docs = [
    "Artificial intelligence was founded as an academic discipline in 1956.",
    "Alan Turing was the first person to conduct substantial research in AI.",
    "Born in Maida Vale, London, Turing was raised in southern England.",
]

docs_embeddings = voyage_ef.encode_documents(docs)

# Print embeddings
print("Embeddings:", docs_embeddings)
# Print dimension and shape of embeddings
print("Dim:", voyage_ef.dim, docs_embeddings[0].shape)

예상 출력은 다음과 비슷합니다:

Embeddings: [array([ 0.02582654, -0.00907086, -0.04604037, ..., -0.01227521,
        0.04420955, -0.00038829]), array([ 0.03844212, -0.01597065, -0.03728884, ..., -0.02118733,
        0.03349845,  0.0065346 ]), array([ 0.05143557, -0.01096631, -0.02690451, ..., -0.02416254,
        0.07658645,  0.03064499])]
Dim: 1024 (1024,)

쿼리용 임베딩을 만들려면 encode_queries() 메서드를 사용합니다:

queries = ["When was artificial intelligence founded", 
           "Where was Alan Turing born?"]

query_embeddings = voyage_ef.encode_queries(queries)

print("Embeddings:", query_embeddings)
print("Dim", voyage_ef.dim, query_embeddings[0].shape)

예상 출력은 다음과 유사합니다:

Embeddings: [array([ 0.01733501, -0.0230672 , -0.05208827, ..., -0.00957995,
        0.04493361,  0.01485138]), array([ 0.05937521, -0.00729363, -0.02184347, ..., -0.02107683,
        0.05706626,  0.0263358 ])]
Dim 1024 (1024,)