Cohere AI, 엔터프라이즈 검색 및 RAG(검색 증강 생성) 시스템 최적화를 위해 설계된 최첨단 기반 모델인 Rerank 3를 공개합니다.
인공 지능 분야의 떠오르는 리더인 Cohere는 엔터프라이즈 검색 및 검색 증강 세대(RAG) 시스템 개선을 위해 특별히 설계된 최신 기반 모델인 Rerank 3 의 출시를 발표했습니다. 이 개발은 엔터프라이즈 데이터 관리 시스템의 정확성, 효율성, 비용 효율성을 높여 이전 버전에 비해 크게 업그레이드된 성능을 약속합니다.
R랭크 3 의 주요 장점은 이메일, 송장, JSON 문서, 코드, 표와 같은 다양한 형식의 복잡한 반정형 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다. 방대한 양의 다각적 데이터를 다루는 기업들은 이제 Rerank 3를 통해 간소화된 검색 기능을 즐길 수 있습니다. 최신성을 포함한 다양한 메타데이터 필드를 정교하게 처리하여 관련성이 높은 검색 결과를 보장합니다.
Rerank 3의 뛰어난 기능 중 하나는 다국어 데이터 소스를 관리하는 글로벌 조직의 요구 사항을 충족하는 100개 이상의 언어를 지원하는 기능입니다. 이 향상된 기능은 다양한 언어에서 데이터 검색을 간소화할 뿐만 아니라 비영어권 사용자의 포용성과 접근성을 촉진합니다.
https://txt.cohere.com/rerank-3/
또한 Rerank 3의 아키텍처는 코드 한 줄만 있으면 기존 검색 시스템이나 레거시 애플리케이션에 최소한의 노력으로 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 손쉬운 통합은 긴 문서(최대 4K 컨텍스트 길이)를 처리하는 모델의 기능과 결합되어 데이터 청킹의 필요성을 크게 줄여주므로 검색 쿼리의 무결성과 컨텍스트를 유지해줍니다.
성능 면에서 Cohere는 상당한 도약을 이루었습니다. Rerank 3 는 이전 버전에 비해 검색 작업 지연 시간을 최대 3배까지 단축하여 이커머스 및 고객 서비스와 같이 시간에 민감한 애플리케이션에 매우 적합합니다. 또한 RAG 애플리케이션을 위한 Cohere의 Command R 시리즈 모델과의 통합으로 품질은 그대로 유지하면서 총소유비용(TCO)을 최대 98%까지 낮출 수 있어 다른 생성형 대규모 언어 모델(LLM)보다 획기적으로 절감할 수 있습니다.
Rerank 3 의 향상된 기능은 검색 효율성과 정확도 향상에만 그치지 않습니다. 또한 기업에는 중요하지만 전통적으로 검색 모델에서 다루기 어려웠던 데이터베이스의 JSON 및 표 형식 데이터, CSV, Excel 시트와 같은 특수 데이터 유형으로 확장됩니다.
https://txt.cohere.com/rerank-3/
Cohere의 Rerank 3 모델은 특히 기업용 검색 솔루션에서 AI 환경의 핵심적인 발전을 나타냅니다. 다양하고 복잡한 데이터 구조를 처리하는 포괄적인 접근 방식과 비용 효율성 및 다국어 지원으로 Rerank 3는 정보 검색 프로세스를 최적화하려는 모든 데이터 중심 조직에 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다.
주요 요점:
Rerank 3는 복잡한 데이터 구조를 처리하고 다국어 검색을 지원하도록 설계되어 다양한 엔터프라이즈 데이터 형식에 걸쳐 정보 검색 프로세스의 효율성을 최적화합니다. 이 혁신적인 솔루션은 복잡한 데이터 관리를 간소화함으로써 운영 비용을 최소화하는 동시에 생산성을 극대화합니다.비용 절감: Cohere의 Command R 모델을 통합하면 기존의 구글 규모에 맞는 검색(RAG) 시스템과 관련된 총소유비용(TCO)을 크게 절감할 수 있습니다. 실제로 Rerank 3는 다른 대규모 언어 모델(LLM)에 비해 98%라는 놀라운 비용 절감 효과를 제공합니다. 이는 효율적이고 예산에 민감한 솔루션을 필요로 하는 조직에 상당한 비용 절감 효과를 가져다줍니다.
개발자와 기업은 Cohere의 호스팅 API 와 AWS Sagemaker 모두에서 Rerank 3에 액세스할 수 있습니다. 또한 Elasticsearch의 추론 API 을 통해 직접 모델에 액세스하여 기존 Elasticsearch 인덱스에서 시맨틱 재랭크를 수행할 수도 있습니다.
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