Divisi Voyage AI dari MongoDB telah meluncurkan seri model voyage-4, memperkenalkan pendekatan terobosan dalam embedding teks dengan arsitektur ruang embedding bersama. Fitur unggulannya? Anda dapat beralih antara model yang berbeda dalam satu keluarga tanpa memicu operasi re-indeks yang mahal. Ini mengatasi masalah utama bagi pengembang yang bekerja dengan aplikasi berbasis embedding—sebelumnya, peningkatan model berarti membangun ulang indeks vektor Anda secara keseluruhan. Pendekatan ruang embedding yang terintegrasi menyederhanakan alur kerja deployment dan mengurangi beban operasional, sehingga proyek lebih mudah mengoptimalkan kinerja tanpa downtime infrastruktur.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MysteryBoxOpener
· 3jam yang lalu
ngl voyage-4 ide ini luar biasa, akhirnya tidak perlu membangun ulang seluruh indeks vektor hanya untuk meningkatkan model... Berapa banyak kerepotan yang bisa dihemat ini
Lihat AsliBalas0
OffchainWinner
· 3jam yang lalu
Arsitektur shared embedding space ini benar-benar keren, kita tidak perlu lagi membangun ulang seluruh indeks vektor hanya untuk meningkatkan model... Biaya bisa dihemat banyak.
Lihat AsliBalas0
Degen4Breakfast
· 3jam yang lalu
Aduh, sekarang tidak perlu mengindeks ulang lagi, akhirnya ada yang mendengar suara pengembang.
Lihat AsliBalas0
BoredStaker
· 3jam yang lalu
Wah, tanpa perlu melakukan reindeksasi bisa mengganti model? Jika ini benar, berapa banyak biaya operasional yang bisa dihemat?
Divisi Voyage AI dari MongoDB telah meluncurkan seri model voyage-4, memperkenalkan pendekatan terobosan dalam embedding teks dengan arsitektur ruang embedding bersama. Fitur unggulannya? Anda dapat beralih antara model yang berbeda dalam satu keluarga tanpa memicu operasi re-indeks yang mahal. Ini mengatasi masalah utama bagi pengembang yang bekerja dengan aplikasi berbasis embedding—sebelumnya, peningkatan model berarti membangun ulang indeks vektor Anda secara keseluruhan. Pendekatan ruang embedding yang terintegrasi menyederhanakan alur kerja deployment dan mengurangi beban operasional, sehingga proyek lebih mudah mengoptimalkan kinerja tanpa downtime infrastruktur.