Modelos de embedding y rerankers para búsqueda semántica y RAG

Voyage AI documenta en docs.voyageai.com embeddings y rerankers para RAG. API POST /v1/embeddings; paquete Python voyageai.Client.embed() con modelos voyage-4-large, voyage-4-lite, voyage-code-3, etc. input_type query/document, output_dimension y output_dtype. Rerankers refinan retrieval. Parte del ecosistema MongoDB AI.

Categoría Herramientas para desarrolladores

Precio Usage-based API pricing (see docs.voyageai.com)

Plataformas API / Python / REST

embeddingsrerankerrag

Casos de uso

Retrieval vectorial RAG
Reranking tras BM25/embeddings
Modelos domain-specific
Comparar con Pinecone/Weaviate/Vespa
Ajuste coste/latencia con lite/quantization

Funciones principales

Embeddings con input_type query/document
Rerankers query–documento
Dimensiones y cuantización configurables
Cliente Python y REST
Similitud semántica multilingüe

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