하이브리드 검색을 위한 최신 방법과 순위 학습(LTR) 및 크로스 인코더와 같은 고급 순위 재지정 전략에 대해 알아보세요.
웨비나 보기Elasticsearch 설정을 시작하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보세요.
빠른 시작 동영상 보기Jina 임베딩과 순위 재지정기는 검색, RAG, AI 에이전트에 30개 이상의 언어로 고정밀 GPU 가속 추론을 제공합니다.
Jina 검색 모델 탐색AI가 지원하는 정확도
생성형 AI 및 시맨틱 검색을 위한 개발자 도구
어휘 검색을 위한 BM25F, Jina AI 모델을 사용한 네이티브 시맨틱 검색, 상호 순위 결합(RRF)을 사용한 하이브리드 검색과 같은 업계 최고의 고급 정확도 순위 기능을 사용하여 컨텍스트별 정확도라는 새로운 시대를 열어보세요.
ELASTIC INFERENCE SERVICE
빠르고 확장 가능한 AI 워크플로우를 위한 추론
Elastic Inference Service(EIS)를 사용하여 Elasticsearch에서 GPU 가속 추론을 기본적으로 실행하고, 관리형 GPU에서 신속한 다국어 Jina AI 임베딩 및 순위 재지정기를 제공하며, 실제 에이전트 워크플로우를 위한 확장된 서드파티 모델 카탈로그를 제공합니다.
순위 재지정
RAG를 위해 가장 정확도가 높은 검색 엔진
Reranker는 머신 러닝 모델을 적용하여 검색 결과를 미세 조정하고 사용자 기본 설정 및 신호를 기반으로 가장 정확도가 높은 결과를 맨 위에 표시합니다. Jina 순위 재지정 도구는 RAG 및 에이전트 워크플로우를 위해 추가 인프라 없이 Elasticsearch에서 직접 빠른 다국어 순위 재지정을 가능하게 합니다.
쿼리 규칙 및 동의어 API
검색 성능 최적화
타겟 쿼리에 대한 응답으로 검색 결과를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 메타데이터를 통해 사용자 정의 가능한 지침을 제공합니다. Elasticsearch의 쿼리 규칙은 특정 사용 사례에 대해 최종 사용자에게 우선순위가 높은 콘텐츠를 홍보하는 데 도움이 됩니다. 동의어 관리 API를 사용하면 웹사이트 검색을 위한 관련 단어 구성 및 업데이트를 단순화할 수 있습니다.
검색 정확도 모델 미세 조정
Elasticsearch 쿼리 언어는 전체 텍스트, 희소/밀도 벡터 검색과 같은 고급 검색 기술을 지원하며, 상호 순위 결합(RRF) 또는 Jina AI 재랭커 모델을 사용하는 하이브리드 검색도 지원합니다. 이를 필터링, 부스팅 및 점수 다시 매기기 방법과 결합하면 필요에 맞게 검색 정확도 모델을 더욱 미세 조정할 수 있습니다.
초정확도
머신 러닝의 힘을 활용
머신 러닝은 검색의 영향을 넓히기 위해 새로운 개념을 추가하거나 검색 정확도를 높이기 위한 새로운 방법을 모색하는 경우에도 검색 및 비즈니스 인사이트를 강화하여 검색 애플리케이션과 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 생성형 AI, 벡터 검색, NLP 트랜스포머 모델 지원, 서드파티 모델 관리를 통해 시맨틱 정확도를 개선합니다.
