여기어때, 라이트RAG와 문서 계층 탐색으로 사내 검색 보완
여기어때가 의미 검색을 담당하는 라이트RAG와 원본 문서 계층을 따라가는 Navigator를 결합한 사례를 공개했다. 동일 제목의 문서 구분, 비동기 적재 점검, 대규모 재임베딩 대응이 핵심이다. 내부 개선 수치는 해당 데이터와 평가 조건에서 해석해야 한다.
“임베딩” 검색 결과검색 초기화4편
구글, 모듈형 멀티모달 임베딩 모델 ‘임베딩젬마 2’ 공개… 경량화와 실무 과제 공존
구글이 텍스트·시각·음성을 768차원 단일 벡터 공간으로 결합한 오픈 웨이트 모델 ‘임베딩젬마 2’를 공개했습니다. 740M 모듈형 아키텍처와 컨텍스트 확장으로 온디바이스 검색 효율을 끌어올렸으나, 정밀도 제약과 벤치마크 해석을 둘러싼 실무적 점검 사항도 확인됩니다.
클라우드플레어 AI Search 정식 제공…이미지 검색·OCR과 11월 과금 예고
클라우드플레어가 AI Search를 정식 제공하고 이미지 직접 임베딩, 스캔 PDF OCR과 파일 한도를 확대했다. 과금은 2026년 11월 1일 시작하며 월별 무료량이 유지된다. 임베딩 모델별 이미지 처리 방식, PDF 조건과 검색·생성 비용의 차이를 정리한다.
문서의 글과 그림을 같은 인코더로 읽다…NeoMME의 검색 비용·정확도 절충
H컴퍼니가 텍스트와 이미지 패치를 하나의 양방향 인코더로 처리하는 NeoMME를 공개했다. 작은 검색 모델과 압축 색인으로 문서 검색의 비용을 줄이는 방향이지만, 페이지 인코딩 속도와 검색·답변 전체의 성능은 서로 다른 지표다.
