검색 증강 생성(RAG)을 위한 시맨틱 검색 API

시맨틱 검색이란 무엇인가요?

시맨틱 검색은 Google과 같은 방식으로 자연어를 사용하여 콘텐츠를 검색하는 것입니다. 시맨틱 검색을 사용할 때는 AI가 사용자의 요청을 이해하고 해석할 수 있으므로 정확한 키워드(키워드 검색이라고도 함)를 검색할 필요가 없습니다.

HP 프린터 리셀러로서 프린터에 대한 기술 설명, 가격, 서비스 약관 등 수천 개의 문서를 보유하고 있다고 가정해 보겠습니다. 전자 쇼핑 웹사이트에서 이러한 문서를 쉽게 검색할 수 있도록 하고 싶으신가요? 이 3가지 짧은 문서를 예로 들어 보십시오:

이제 고객 중 한 명이 이커머스 웹사이트에서 다음과 같은 질문을 한다고 가정해 보겠습니다:

시맨틱 검색 AI 모델은 눈 깜짝할 사이에 다음과 같은 결과를 반환합니다:

고객이 제대로 된 질문을 하지 않았나요? 문제없습니다. 이와 같은 쿼리도 작동합니다:

보시다시피, 시맨틱 검색은 사람처럼 자연어로 질문할 수 있기 때문에 기존의 키워드 검색보다 훨씬 더 발전된 검색 방식입니다. 또한, 시맨틱 검색 AI는 문맥을 통해 단어의 의미를 이해하는 모호성 해소에 매우 능숙합니다.

시맨틱 검색은 매우 빠르고 정확하기 때문에 자체 데이터에 대한 검색 및 질문 답변 수행에 있어 매우 훌륭한 솔루션입니다.

대규모의 내부 도메인 지식에 대한 질문에 답하려면 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 설정하는 것이 좋습니다. 이 경우 RAG에 관한 전용 문서를 읽어보세요: 여기에서 읽기.

시맨틱 검색은 벡터 데이터베이스에 임베딩을 채워서 수행할 수 있는데, 이는 Pinecone이나 Milvus와 같은 벡터 데이터베이스 제공업체가 사용하는 방식입니다. 하지만 가장 빠른 응답 시간을 원한다면 자체 시맨틱 검색 모델을 생성하고 이를 GPU에 배포하는 것이 좋습니다.

NLP 클라우드의 시맨틱 검색 API

NLP Cloud는 자체 비즈니스 데이터로 자체 시맨틱 검색 엔진을 생성한 다음 최고의 문장 변환기 모델을 기반으로 시맨틱 검색을 즉시 수행할 수 있는 시맨틱 검색 API를 제안합니다.
응답 시간(지연 시간)은 이 모델에 매우 적합합니다!

자세한 내용은 시맨틱 검색에 대한 설명서를 참조하세요. 여기.

로컬에서 시맨틱 검색을 테스트하는 것과 프로덕션 환경에서 안정적으로 사용하는 것은 별개의 문제입니다. NLP Cloud를 사용하면 이 두 가지를 모두 해결할 수 있습니다!