`zerank-2`によるリランキング
`zerank-2` を使って検索候補をリランキングし、最適な一致をモデルに到達させます。ホームページでは、これを旗艦 reranker と説明し、1行のコードで検索を改善できると述べています。
ZeroEntropyとは？
ZeroEntropyは、検索とRAGパイプライン向けに特化したモデルを学習する、検索重視のAIプロダクトです。中核となるラインナップには、精度、レイテンシ、コストのすべてが重要となる本番システム向けに設計された reranker、embedding、カスタムモデルが含まれます。
ホームページでは、このスタックを汎用モデルよりも高速で高精度な代替手段として位置づけています。また、料金ページと信頼ページでは、チームがセルフサーブAPI、エンタープライズプラン、VPCデプロイ、コンプライアンス文書を通じて導入できることが示されています。
ZeroEntropyでできること
Embeddingモデル
システムが reranking だけでなく検索用ベクトルを必要とする場合は、`zembed-1` を embedding に使用します。サイトではこれを旗艦 embedding モデルとして位置づけ、より低い次元数でも主要な embedding モデルを上回る性能を発揮できると説明しています。
カスタム学習モデル
クエリの書き換え、コンテキスト圧縮、独自の production-agent ワークフロー向けに特化モデルを学習します。ホームページでは、カスタムモデルを、汎用モデルをそのまま使うのではなく、特定のアプリケーションに合わせてスタックを適応させる手段として説明しています。
複数のデプロイ経路
単一のAPI、パートナー提供事業者、または専用のVPCデプロイを通じてモデルにアクセスできます。料金ページでは、ZeroEntropy VPC のデプロイチャネルとして AWS Marketplace と Azure も言及されています。
検索インフラAPI
OCR、インデックス作成、保存、クエリ、reranking、embedding を含む検索ワークフローに検索APIを利用できます。料金ページでは、単体のモデルではなく検索インフラを求めるチーム向けに、これらを使用量ベースのコンポーネントとして分けて示しています。
ベンチマーク評価ツール
公開ベンチマークと社内データセットに対してモデルを評価できます。evaluations ページでは28個のデータセットと複数の業界にわたるランキングが示されており、本番導入前に検索品質を比較する手段をチームに提供します。
利用シーン
“RAGと検索パイプライン”
LLMに届く前の検索候補の並び順を改善します。特に、キーワード検索とベクトル検索の両方が文書提供に寄与し、ランキング品質が回答品質を左右する場合に有効です。
“カスタマーサポートの自動化”
誤った検索が不適切な応答を生むサポートシステムを支えます。Assembled の事例では、チャット、メール、電話サポートのワークフロー全体で本番 reranking が示されています。
“大規模コーパスに対する研究検索”
大規模な文書コレクションからの検索が必要で、ドメイン固有のクエリに対して精度を維持しなければならない、医療やその他の研究集約型検索システムを支援します。サイトでは、Vera Health が数百万件の医療研究論文の検索に ZeroEntropy を使用していると紹介しています。
“低レイテンシのエージェントワークフロー”
高速な一般的代替手段を、提供性能に最適化された特化モデルに置き換えることで、対話型AIプロダクトやエージェントのレイテンシを削減します。
“モデル評価と展開”
本番展開前に評価主導でモデル選定を行います。evaluations ページと Assembled のケーススタディはいずれも、ベンチマークレビュー、回帰テストセット、実トラフィックでの検証を重視しています。
よくある質問
ZeroEntropyは何を提供していますか？
ZeroEntropyは、reranker、embedding、カスタムモデルを含む、検索負荷の高いワークフロー向けの特化AIモデルを提供します。料金ページとホームページでは、セルフサーブAPIの利用と、VPCデプロイやモデルライセンスを含むエンタープライズ向けオプションの両方が示されています。
チームはどのように統合またはデプロイできますか？
サイトには、Python と TypeScript の SDK を備えた ZeroEntropy API に加え、パートナー提供事業者および ZeroEntropy VPC を通じたデプロイが示されています。また、VPC デプロイ向けに AWS Marketplace と Azure で利用可能であることも記載されています。
ZeroEntropyは本番のセキュリティとコンプライアンスを想定していますか？
はい。trust center には SOC 2 Type II と HIPAA のコンプライアンスが掲載されており、サイトでは GDPR と CCPA のコンプライアンス記載にも言及しています。trust ページには、アクセス、データ保護、災害復旧、ネットワークセキュリティの管理も含まれています。
ZeroEntropyにはエンタープライズとセルフサーブのオプションがありますか？
料金ページには、API向けのセルフサーブ価格、営業への問い合わせフローを伴うエンタープライズプラン、そして "ze on-prem" と呼ばれるオンプレミス提供が掲載されています。また、エンタープライズ顧客には、数量割引、手厚い導入支援、カスタム統合が提供されると説明されています。
クイック情報
- カテゴリ
- Developer Tool
- 主な用途
- AIシステム向けの検索、reranking、embedding
- 提供形態
- API、パートナー提供事業者、VPC、エンタープライズ契約
- プラットフォーム情報
- Python と TypeScript の SDK、VPC デプロイ向けの AWS Marketplace と Azure
- 信頼性
- trust center にある SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR、CCPA の記載
- ウェブサイト
- zeroentropy.dev
ZeroEntropy のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- ドメイン評価
- 45
ZeroEntropyの代替品
Kensho
kensho.com
Kenshoは、データ検索とAI対応データ変換を実現し、信頼性の高いデータをLLM、エージェント、カスタムアプリに接続するS&P Globalの企業向けAIエンジンです。
AI.LS
ai.ls
AIモデルと会話できるWeb版ChatGPT風インターフェース。設定変更とAPIに対応
Experiential Labs
www.experientiallabs.ai
Experiential Labsは、ホスト型モデル、顧客所有のキー、ローカルモデルやカスタムモデルに、チームが単一のエンドポイントとAPIキーで接続できるオープンソースAIゲートウェイです。エージェントのトラフィック向けに、ルーティング、予算管理、アクセス制御、アトリビューション、任意のインテリジェンス機能も提供します。