Elastic Learned Sparse Retriever (ELSR)
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AI Tool
노믹 아틀라스 리트리버
투명한 임베딩과 스마트 데이터 맵으로 데이터의 힘을 활용하세요.
확장 가능하고 다중 모드의 데이터 검색으로 한층 향상된 AI 애플리케이션.다양한 데이터셋을 위한 텍스트, 이미지, 임베딩과의 매끄러운 호환성.최신 UMAP 프로젝션으로 빠르고 정확한 데이터 시각화를 제공합니다.효율적인 데이터셋 큐레이션 도구로 향상된 협업 워크플로우.향상된 중복 감지로 더 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터 관리.
Tags
AnalyzeIndexing & SearchRetrievers
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overview
데이터 검색 혁신하기
Nomic Atlas Retriever는 검색 보조 생성(RAG) 및 의미 검색 작업을 강화하도록 설계되었습니다. 소규모 및 대규모 데이터 세트를 모두 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어 다양한 데이터 유형을 지원하며, 더 스마트한 인사이트와 혁신적인 응용 프로그램을 위한 길을 열어줍니다.
- 10백만 포인트까지의 방대한 데이터 세트를 지원합니다.
- 심층적인 의미 이해를 위한 풍부한 데이터 계층화.
- 개발자, 데이터 과학자 및 AI 팀을 위한 최적의 성능.
features
현대 데이터 과제를 위한 주요 기능
최첨단 기능은 사용자가 그들의 데이터셋을 전례 없이 탐색할 수 있도록 돕습니다. 매끄러운 프로그래밍 선택부터 강력한 협업 도구까지, Nomic Atlas Retriever는 여러분의 데이터 경험을 한층 향상시킵니다.
- 기본 UMAP 기능으로 향상된 데이터 시각화 속도.
- 유연한 프로그래밍 방식의 맵 선택을 위한 정규 표현식, kNN 등 다양한 방법 사용.
- 효율적인 데이터셋 선별을 위한 강력한 태그 메커니즘.
use_cases
AI 프로젝트를 강화하세요.
지능형 지식 에이전트를 구축하든 강력한 AI 모델을 개발하든, Nomic Atlas Retriever는 당신의 신뢰할 수 있는 파트너입니다. RAG 애플리케이션에 맞춤화되어 있으며, 비정형 데이터 조직 및 검색을 위한 기본 도구를 제공합니다.
- AI 모델 훈련을 위한 데이터 최적화.
- 지식 에이전트의 성능을 강화하는 효율적인 검색.
- 데이터 탐색과 협업을 손쉽게 지원합니다.
Frequently Asked Questions
Nomic Atlas Retriever는 어떤 종류의 데이터를 처리할 수 있나요?
Nomic Atlas Retriever는 다양한 데이터셋 크기에서 텍스트, 이미지, 임베딩을 효율적으로 관리할 수 있는 다재다능한 도구입니다.
UMAP는 데이터 시각화 프로세스를 어떻게 향상시키나요?
UMAP는 기본 투영 알고리즘으로, 2D 데이터 맵과 의미론적 클러스터링의 속도와 품질을 크게 향상시킵니다.
Nomic Atlas Retriever를 사용하여 혜택을 받을 수 있는 사람은 누구인가요?
리트리벌 증강 생성 애플리케이션, 지식 에이전트 또는 구조화되지 않은 데이터를 조직적으로 필요로 하는 AI 모델을 개발하는 개발자, 데이터 과학자, AI 팀은 우리 도구를 통해 큰 혜택을 누릴 수 있습니다.