Voyage AI 透過多語言嵌入技術提升 Snowflake 的 Cortex AI，打造卓越的企業 RAG 解決方案。

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在企業人工智慧的檢索增強生成（RAG）領域，嵌入模型扮演著關鍵角色。這些模型將各種內容轉換為向量，使其可被人工智慧系統理解。雖然 OpenAI 的 ada 嵌入模型在這方面起步較早，但許多企業發現它在某些應用上缺乏必要的精確度。這正是 Voyage AI 進入市場的原因。

近期，Voyage AI 宣布完成 2,000 萬美元的 A 輪融資，以提升其針對企業 RAG 應用的嵌入和檢索模型。Snowflake 對此支持力度相當大，並計畫將 Voyage AI 的模型整合進其 Cortex AI 服務中，這將進一步提升 Cortex AI 的搜索功能，並利用 Snowflake 旗下收購的 AI 搜尋公司 Neeva 的技術。

Voyage AI 致力於加強企業 RAG 能力，其多語言嵌入模型支持 27 種語言，準確性出色。Voyage AI 的創辦人兼 CEO 馬騰宇表示：「我們透過提升檢索質量改善 RAG，有關聯的文件可提供更好的回應；若缺乏這些文件，大型語言模型可能會產生不準確的輸出。」

提升企業 RAG 的嵌入技術

嵌入模型對於訓練大型語言模型（LLMs）及實現 RAG 系統至關重要。馬騰宇強調，Voyage AI 專注於創建高級嵌入和重新排序模型，以改善特定領域資訊的檢索質量。他指出，隨著企業對準確性的需求加強，現有解決方案，包括 OpenAI 的 ada，已無法滿足需求。他解釋道：「我們的嵌入提供更高的準確性和對複雜概念的深刻理解。」

透過先進技術提升準確性

Voyage AI 透過先進技術提升準確性，優化整個訓練流程，包括精細化的數據收集和篩選。該公司針對金融、編碼和法律等特定行業量身定制其模型，在這些領域實現更出色的性能。

對比學習在訓練中的角色

訓練機器學習模型常面臨挑戰，特別是處理未標記的數據。為了有效利用這類數據，Voyage AI 採用對比學習，這與傳統的下一個詞預測方法有所不同。馬騰宇分享道：「我們從未標記數據中創建對比對來訓練我們的模型。」

Snowflake 與 Voyage AI 的合作

對於 Snowflake 來說，與 Voyage AI 合作並將其模型整合入 Cortex AI 服務，旨在提升企業用戶的實用性。Snowflake 工程高級副總裁維維克·拉古納瑤伊表示：「每個提供者都在努力開發 RAG 系統。我們的策略使用戶能夠無縫互動管理其結構化和非結構化數據。」

拉古納瑤伊對 Voyage AI 的模型充滿期待，認為其先進的多語言支持和擴展的上下文窗口對企業應用至關重要。儘管 Snowflake 提供自己的 Arctic 嵌入模型，Voyage AI 也為用戶提供了引人注目的選擇。他總結道：「考慮效率與質量之間的平衡，我們的模型在處理複雜用例方面非常出色。」

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