Rerank 5 출시: 더 정교한 검색, 더 적은 토큰. 이제 Context Focus 기능으로.
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전 세계 업계 리더와 개발자의 신뢰를 받는 Cohere
응답 품질 개선부터 AI 에이전트에 고신호 입력 제공까지, Rerank는 엔터프라이즈급 정확한 검색 랭킹을 제공합니다.
더 간결하고 관련성 높은 컨텍스트로 AI 에이전트를 안내하여 트레이스 블로트(trace bloat)를 최소화하고 작업 실행을 개선합니다.
쿼리와 문서를 직접 비교하여 복잡하고 불완전한 쿼리의 결과 품질을 향상합니다.
AI에 필요한 정보만 보내 토큰 비용과 노이즈를 줄입니다. 동일한 리랭크 호출에서 문서 점수와 함께 관련 스팬 점수가 반환되며, 추가 모델이나 파이프라인 단계가 필요하지 않습니다. 임계값을 설정해 유지할 텍스트 양을 제어하거나, 스팬을 강조해 사용자가 결과가 일치하는 이유를 확인할 수 있도록 합니다.
이메일, 표, JSON, 코드 등 100개 이상의 언어와 시각적으로 풍부하거나 반구조화된 형식에 걸쳐 관련 결과를 표시합니다.
Rerank가 업무용 AI 도구인 North와 Compass에 정확성을 더하는 방식을 확인하세요.
— VP of Engineering, Nebius
Rerank 5는 Cohere의 최신 재랭킹 모델입니다. 기존 키워드, 벡터 또는 하이브리드 검색 후 작동하며, 재인덱싱 없이 가장 관련성 높은 결과를 먼저 표시합니다.
재랭커는 검색 파이프라인의 두 번째 단계입니다. 첫 번째 단계 검색에서 후보 목록을 가져온 후, 재랭커는 쿼리와 각 결과를 함께 읽고 가장 관련성 높은 결과가 먼저 오도록 재정렬합니다.
정확도가 중요하다면 필요합니다. Rerank 5는 쿼리와 각 결과를 함께 읽으므로 벡터 검색에서 놓칠 수 있는 숫자, 날짜, 부정문과 같은 세부 사항을 잡아냅니다.
더 느리고 비용이 더 많이 듭니다. LLM으로 100개의 결과를 랭킹하려면 여러 차례의 순차적 호출이 필요하며, 관련 없는 토큰을 보낼수록 비용이 발생하고 답변 품질이 저하될 수 있습니다. Rerank는 한 번의 호출로 작업을 수행합니다.
Pro는 복잡한 쿼리와 전문 문서에 가장 정확합니다. Fast는 속도와 대량 처리에 최적화되어 있으며, 대화형 검색 및 에이전트에 적합하고 여전히 시장의 많은 주요 대안보다 우수한 성능을 발휘합니다.
컨텍스트 포커스는 Rerank 5의 선택적 기능으로, 동일한 호출에서 각 문서의 가장 관련성 높은 부분을 반환합니다. 해당 부분만 LLM에 보내면 토큰을 줄이면서 답변 품질 저하를 최소화할 수 있습니다.
Rerank 5의 점수는 모든 쿼리에서 대략 동일한 의미를 가지므로 하나의 임계값이 모든 곳에 적용됩니다. 이를 사용하여 약한 일치 결과를 제거하거나, 어시스턴트가 "모름"이라고 답하거나, 다른 검색을 트리거할 수 있습니다.
RCP-nDCG@10은 Cohere의 상위 10개 검색 결과 점수 매기기 방법이며, Rerank 5와 Embed 5를 평가하는 데 사용되는 지표입니다. 표준 nDCG는 벤치마크의 정답 키에 있는 문서에만 점수를 부여합니다. RCP-nDCG는 대신 모든 결과를 동일한 관련성 기준으로 평가하며, 이는 블라인드 인간 판정과 비교하여 검증되었습니다.
팀과 상담하여 Rerank가 결과 품질 향상, 시스템 부하 감소, 그리고 시맨틱 검색·랭킹의 프로덕션 확장에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.
