用 Voyage 前先懂这些概念
先说清楚它是什么:Voyage AI 属于「搜索与知识库」方向的开发者 API,提供嵌入与重排序模型 API 的服务。
看文档和设置项时遇到的术语,这里用一两句话解释清楚。
术语表
- RAG(检索增强生成):先检索相关资料再让模型作答,降低胡编概率。
- 嵌入(Embedding):把文本转成向量,用于语义相似度检索。
- 切分(Chunking):把长文档拆成适合检索的小段,大小影响效果。
- 重排序(Rerank):对初步检索结果再次打分排序,提升相关性。
- 混合检索:同时使用关键词和向量检索,兼顾精确匹配与语义理解。
- 引用溯源:回答附带原文出处,便于核对。
和 Voyage AI 相关的补充
- 开发者 API:Voyage AI 的产品形态,决定了安装、权限和数据存放方式。
- 同类产品:Cohere、OpenAI Embeddings、BGE。
- 所属方向:搜索与知识库。
把概念用起来
带来源的快速调研
准备材料:一个需要事实支撑的问题。
请回答【问题】,每个关键结论后标注来源链接;如果不同来源说法不一,请分别列出;最后给出你认为最可靠的来源及原因。
交付前确认:关键结论都有可点击来源。
延伸练习
构建问答测试集
适用情况:手头有一份产品手册时。
根据手册编写 20 个用户可能问的问题及标准答案,标注答案所在章节,用来评估知识库检索效果。
检查点:每个答案都能在手册中找到。
检索效果对比
输入:同一批问题和两种检索配置。
用同一批测试问题分别跑关键词检索、向量检索和混合检索,记录前 5 条结果中正确段落的命中情况。
验收标准:对比用同一批问题。
网页内容抓取
输入:一组需要定期关注的网页。
把这些网页转成 Markdown,去掉导航和广告,只保留正文、发布日期和作者;发布日期缺失时标注「未知」。
交付前确认:没有臆造发布日期。
常见问题:答案引用了错误段落
调整切分大小、加入重排序,并检查文档解析是否丢失标题。
常见问题:表格内容检索不到
换用能保留表格结构的解析工具,或单独把表格转成文本描述。
常见问题:回答过于笼统
要求逐条引用原文,并限定只回答文档中有依据的内容。
概念补充:引用溯源
回答附带原文出处,便于核对。
概念补充:切分(Chunking)
把长文档拆成适合检索的小段,大小影响效果。
适合人群:客服人员
客服人员可以用 Voyage 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意:不得以 AI 名义做出政策外承诺,涉及隐私的问题按流程处理。
适合人群:咨询顾问
咨询顾问可以用 Voyage 处理行业研究、访谈整理等工作。需要注意:客户机密遵守保密协议,研究结论注明来源。
适合人群:法务与律师助理
法务与律师助理可以用 Voyage 处理合同初审、法规检索等工作。需要注意:AI 输出不构成法律意见,条款和法规必须由执业人员核实。
注意事项
文中提示词和示例仅作示意,实际效果取决于你的材料和 Voyage 当前版本,重要内容请人工核对后再使用。
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时,先确认 Voyage AI 的数据处理条款,再决定能否使用。