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Perplexity(퍼플렉시티), 멀티모달 쿼리용 'pplx-embed-v2-late' 임베딩 모델 공개
텍스트, 이미지, 웹페이지를 통합 임베딩 공간에서 처리. RAG 시스템 구축 시 교차 모달 검색 성능 향상 기대.
요약
Perplexity AI가 텍스트, 이미지, 웹페이지를 통합적으로 검색할 수 있는 'pplx-embed-v2-late' 임베딩 모델을 공개했다. 이 모델은 공유 임베딩 공간을 활용해 서로 다른 데이터 형식 간 교차 질의(cross-model querying)가 가능한 것이 특징이다. 2종의 모델로 출시되었으며, 최상위권 성능을 목표로 설계되었다. 모든 모델은 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 누구나 자유롭게 이용할 수 있다. 이번 업데이트는 멀티모달 데이터 검색 및 통합 임베딩 아키텍처 구축을 고민하는 개발자에게 유용한 도구가 될 것으로 보인다.
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원문 제목 @perplexity_ai: We're releasing pplx-embed-v2-late, two late-interaction embedding models that retrieve text, images, and pages with a shared embe
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