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在AI技术广泛应用的企业场景中，提高检索准确度和效率已成为关键挑战。特别是面对生成式AI中的“幻觉”问题，企业急需有效解决方案。
Voyage AI采用创新的对比学习技术，使模型能在无大量标记数据的情况下，从数据中提取深层次语义信息，提高了处理复杂数据的准确性和鲁棒性，特别适用于企业非结构化数据处理。
新一代嵌入模型与重排序模型
Voyage AI近期发布的新一代嵌入模型voyage-3和voyage-3-lite，在多个关键技术指标上显著超越了市场主流产品。与OpenAI的嵌入模型相比，voyage-3在检索精度上提升了7.55%，并将成本降低了2.2倍。
voyage-3-lite则在检索准确性提升了3.82%，同时成本减少了6倍。这种高效的成本控制对于大规模企业应用来说尤其重要，因为它不仅提高了系统的可用性，还显著降低了运营成本。
除了嵌入模型，Voyage AI还推出了新型重排序模型，该模型在复杂查询的处理上表现尤为出色。新重排序模型在检索准确度上提升了13.89%和11.86%，通过优化搜索结果的排列方式，确保最相关的信息能够优先呈现给用户。
左图：不同嵌入模型在不同数据领域的 NDCG@10。右图：在 OpenAI 最新嵌入模型上使用时各种重新排序器的 NDCG@10。
这一创新对于企业级应用尤其关键，因为在大量数据查询中，信息的相关性决定了AI系统能否高效辅助决策。通过这些新型模型，Voyage AI帮助企业实现了更加精准的数据检索和分析，显著提升了AI系统的商业价值。
这些技术不仅解决了企业在大规模数据处理中的痛点，还为复杂应用场景中的AI系统提供了可靠的支持，尤其在对速度、成本和准确度要求高的行业，如金融、法律、医疗和多语言处理领域，Voyage AI的技术具有极大的应用潜力。
目前，Voyage AI通过与Snowflake、Harvey、Databricks等知名企业的合作，Voyage AI在实际应用场景中获得了宝贵反馈，这些反馈进一步帮助他们优化产品，确保模型在真实商业环境中保持高效性能。
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