참고X
Perplexity, 랭킹 및 임베딩 서빙 인프라 연구 공개
검색 및 추천 엔진의 성능을 최적화하는 아키텍처 상세 공개, 실무적 참고 자료.
요약
Perplexity AI가 자사 서비스의 검색 및 답변 품질을 결정하는 임베딩 및 랭킹 모델의 서빙 인프라 구축 연구 결과를 공개했다. Perplexity의 답변은 쿼리와 가장 관련성 높은 결과를 선별하는 임베딩 및 랭킹 모델을 통해 시작된다. 이번에 발표된 연구 내용은 해당 모델들을 효율적으로 운용하기 위해 구축한 SOTA(State-of-the-Art)급 서빙 인프라 아키텍처에 집중하고 있다. 실무자들은 공식 블로그를 통해 Perplexity가 대규모 검색 엔진을 어떻게 최적화했는지에 대한 상세 기술 문서를 확인할 수 있다.
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원문 제목 @perplexity_ai: Every answer in Perplexity starts with embedding and ranking models picking the most relevant results for the query. Today we publ
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