Voyage AI 优化 Snowflake 的 Cortex AI 实现多语言嵌入，提升企业级 RAG 效能

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在企业人工智能中的检索增强生成（RAG）领域，嵌入模型扮演着关键角色。这些模型将各种内容类型转换为向量，使其能够被人工智能系统理解。尽管OpenAI的ada嵌入模型在该领域处于领先地位，但许多企业发现其在某些应用中的特异性有所不足，而这正是Voyage AI崭露头角的地方。

Voyage AI最近宣布完成2000万美元的A轮融资，旨在增强其为企业RAG应用量身定制的嵌入和检索模型。这笔融资的主要支持来自Snowflake，后者计划将Voyage AI的模型整合进其Cortex AI服务中。此次整合将提升Cortex AI的搜索功能，并利用Snowflake收购的AI搜索公司Neeva的技术。

Voyage AI致力于提升企业RAG能力，其多语言嵌入模型支持27种语言，并展现出卓越的准确性。Voyage AI创始人兼首席执行官马腾宇表示：“我们通过提高检索质量来改进RAG，相关文档的增加将带来更好的响应；否则，大语言模型可能会生成不准确的结果。”

提升企业RAG的嵌入技术

嵌入模型是训练大语言模型（LLM）和实现RAG系统的基础。马腾宇强调，Voyage AI专注于创建先进的嵌入和再排名模型，以提高特定领域信息的检索质量。他指出，随着企业对准确性的需求加大，现有解决方案（例如OpenAI的ada）难以满足这些需求。“我们的嵌入提供了更高的准确性和对复杂概念的深入理解，”马这样解释道。

Voyage AI通过先进技术提高准确性，优化了整个训练流程，包括细致的数据收集和过滤。该公司为金融、编程和法律等特定行业量身定制模型，在这些领域取得了卓越的性能。

对比学习在模型训练中的作用

训练机器学习模型颇具挑战性，特别是在使用未标记的数据时。为有效利用这类数据，Voyage AI采用了对比学习，这一技术不同于传统的下一个词预测方法。马分享道：“我们通过未标记数据创建对比对，以训练我们的模型。”

Snowflake与Voyage AI的合作

对于Snowflake来说，与Voyage AI的合作及其模型在Cortex AI服务中的整合旨在提升企业用户的实用性。Snowflake工程高级副总裁维韦克·拉古纳坦表示：“每个提供商都在努力开发RAG系统。我们的方式使用户能够无缝与其结构化或非结构化数据进行交互。”

拉古纳坦对Voyage AI模型的先进能力充满期待，包括多语言支持和扩展上下文窗口，这对企业应用至关重要。虽然Snowflake提供了其Arctic嵌入模型，Voyage AI也为用户提供了一个令人信服的替代方案。“在效率与质量之间取得平衡，我们的模型在应对复杂用例方面表现卓越，”拉古纳坦总结道。

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