요약

RAG (Retrieval Augmented Generation) 시스템의 핵심 과제 중 하나는 '검색(Retrieval)' 단계에서 충분히 관련성 높은 컨텍스트를 확보하는 것입니다. ZeroEntropy는 최신 임베딩 모델인 zembed-1과 최고 성능의 리랭커(reranker)인 zerank-2를 제공하여 이 문제를 해결합니다. 특히, 검색 결과에 체스 Elo 점수와 같은 정교한 랭킹 메커니즘을 적용하는 아이디어를 통해 단순 키워드 매칭을 넘어선 높은 정확도의 컨텍스트를 확보할 수 있습니다. 이는 실시간 에이전트 및 사용자 대면

핵심 포인트

• ZeroEntropy는 임베딩, 리랭킹, 쿼리 생성까지 통합 관리되는 엔드투엔드 검색 인프라를 제공합니다.
• 최신 리랭커인 zerank-2를 사용하여 단 한 줄의 코드로도 검색 정확도를 극적으로 향상시킬 수 있습니다.
• zembed-1 임베딩 모델은 낮은 차원에서도 선두 임베딩 모델을 능가하는 성능을 보여줍니다.