임베딩·벡터 검색Voyage AI (MongoDB)
voyage-context-3 공개
voyage-context-3 공개 — 문서 전체를 한 번에 처리해 청크 임베딩에 전역 문맥을 주입. contextual retrieval 대비 20.54% 개선, binary/512가 float/3072보다 저장 비용 99.48% 절감(자사 측정)
왜 중요한가
청킹이라는 RAG의 근본 결함을 모델 내부로 흡수
출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요
공식 발표mongodb.comhttps://www.mongodb.com/company/blog/product-release-announcements/voyage-context-3-focused-chunk-level-details-global-document-context2026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기