AI를 위한 검색 인프라

모든 AI 시스템은 컨텍스트(context)가 필요합니다. ZeroEntropy는 더 높은 관련성(relevance), 낮은 지연 시간(latency), 그리고 적은 토큰 낭비로 깨진 검색을 해결합니다.

ZeroEntropy는 잡음이 많은 검색(noisy retrieval)을 거의 완벽한 관련성으로 바꿉니다. 모델에 더 나은 컨텍스트가 제공되면, 더 좋은 답변을 할 수 있습니다.

많은 팀들이 우리의 모델과 검색의 독보적인 지연 시간 때문에 ZeroEntropy로 전환하고 있습니다. 대규모에서도 실시간 AI 애플리케이션, 에이전트(agents), 사용자 대상 검색에 충분히 빠릅니다.

zembed-1은 낮은 차원성(dimensionality)에서도 선도적인 임베딩 모델(embedding models)을 능가합니다.

zerank-2는 우리의 최첨단 리랭커(reranker)입니다. 단 한 줄의 코드로 극적으로 더 정확한 검색 결과를 얻으세요.

엔드투엔드 관리형 검색(End-to-end managed retrieval). 임베딩, 리랭킹, 그리고 쿼리 생성(query generation)을 단일 API에서 처리합니다.

zerank-2는 우리의 최첨단 리랭커입니다. 단 한 줄의 코드로 극적으로 더 정확한 검색 결과를 얻으세요.

몇 분 만에 ZeroEntropy를 통합하세요. 모델만, 또는 엔드투엔드 검색 모두 가능합니다. 프로덕션 준비 완료(Production-ready) 상태입니다.

https://dashboard.zeroentropy.dev에서 API 키 생성하기

from zeroentropy import ZeroEntropy
zclient = ZeroEntropy()
response = zclient.models.rerank(
model="zerank-2",
query="What is Retrieval Augmented Generation?",
documents=[
"RAG combines retrieval with generation...",
],
)
for doc in response.results:
print(doc)

전용 인프라를 갖춘 자체 클라우드에 배포할 수 있습니다. AWS Marketplace와 Azure에서 이용 가능합니다.