Voyage AI улучшает Cortex AI от Snowflake с помощью многоязыковых встраиваний для повышения эффективности корпоративного RAG

В сфере генерации с использованием данных (RAG) для корпоративного ИИ ключевую роль играют модели встраивания. Эти модели преобразуют различные типы контента в векторы, что позволяет ИИ системам их интерпретировать. Несмотря на то, что модель встраивания ada от OpenAI была пионером в этой области, многие компании обнаружили, что ей не хватает специфики для определенных приложений. Здесь на помощь приходит Voyage AI.

Недавно Voyage AI объявил о привлечении 20 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Series A для улучшения своих моделей встраивания и извлечения, адаптированных для корпоративных RAG приложений. Существенную поддержку предоставляет Snowflake, который планирует интегрировать модели Voyage AI в свой сервис Cortex AI. Эта интеграция улучшит функциональность поиска в Cortex AI, используя технологии, полученные в результате приобретения компании AI поиска Neeva.

Voyage AI нацелен на усиление возможностей корпоративного RAG. Их многоязычная модель встраивания поддерживает 27 языков с выдающейся точностью. «Мы улучшаем RAG, повышая качество извлечения», — сказал Тэнью Ма, основатель и генеральный директор Voyage AI. «Более актуальные документы приводят к более качественным ответам; без них крупные языковые модели могут выдавать неточные результаты».

Улучшение корпоративного RAG с помощью высококачественных встраиваний

Модели встраивания играют важную роль в обучении крупных языковых моделей (LLM) и внедрении систем RAG. Ма подчеркнул, что Voyage AI сосредоточен на разработке передовых моделей встраивания и повторного ранжирования для улучшения качества извлечения специализированной информации. Он отметил, что по мере увеличения требований к точности в корпоративной среде существующие решения, включая ada от OpenAI, теряют актуальность. «Наши встраивания обеспечивают большую точность и более глубокое понимание сложных концепций», — объяснил Ма.

Voyage AI повышает точность с помощью современных технологий, оптимизируя весь процесс обучения, включая тщательный сбор и фильтрацию данных. Компания адаптирует свои модели для конкретных отраслей, таких как финансы, программирование и юриспруденция, достигая превосходных результатов в этих областях.

Роль контрастного обучения в обучении

Обучение моделей машинного обучения может быть сложной задачей, особенно с неразмеченными данными. Чтобы эффективно использовать такие данные, Voyage AI применяет контрастное обучение, метод, отличающийся от традиционного прогнозирования следующего слова. «Мы создаем контрастные пары из неразмеченных данных для обучения наших моделей», — поделился Ма.

Партнерство Snowflake с Voyage AI

Для Snowflake партнерство с Voyage AI и интеграция его моделей в сервисы Cortex AI означают повышение полезности для корпоративных пользователей. «Каждый поставщик стремится разработать системы RAG. Наш подход позволяет пользователям беспрепятственно взаимодействовать со своими данными, будь они структурированными или неструктурированными», — заявил Вивек Рагунатан, старший вице-президент по инженерии в Snowflake.

Рагунатан выразил энтузиазм по поводу моделей Voyage AI благодаря их современным возможностям, включая многоязычную поддержку и расширенные контекстные окна, которые имеют решающее значение для корпоративных приложений. Хотя Snowflake предлагает свою модель встраивания Arctic, Voyage AI является убедительной альтернативой для пользователей. «Учтите баланс между эффективностью и качеством; наши модели превосходно решают сложные задачи», — заключил Рагунатан.