와우.. Vector 기반 검색 API + 검색 서비스 입니다. 자연어로 찾고 싶은 것을 exa.ai/search 에서 검색해보세요. 웹페이지 보다는 entities (회사, 사람, github, blog 등) 로 table 형태로 결과가 나와요.
Exa | Web API for AI
Find exactly what you are looking for
B2B AI Enterprise 검색 엔진 Glean 이라는 서비스를 소개합니다. 모든 회사 사내 여기저기 흩어져 있는 데이터들을 모아서 회사 직원이 glean 검색만으로 원하는 검색을 할 수있도록 해주는 솔루션 입니다. 이러한 아이디어는 사실 꽤 오랫동안 있었고 시도하는 솔루션도 많았지만 그 어느 하나 크게 성공한 적이 없었는데요. 이 서비스는 최근에 주목받고 투자받고 있다고. 왜 이러한 서비스가 그동안 성공하지 못했냐면요.. 1. 모든 Enterprise 솔루션에서 데이터를 공유할 수 있는 API 가 제대로 지원되기 시작한 것이 사실 길게 봐도 10년이 되지 않았음. (게다가 직원 개인별 접근 권한 까지 쉽게 control 가능해야 하니.. 더욱 그러할 듯..) 2. LLM 이후 훨씬 의도한 검색을 하기 쉬워짐. 위와 같은 환경적인 이유가 있었는데 지금은 달라졌습니다. 게다가! 이러한 Enterprise Search 솔루션을 개발한다는 것이 기술적으로도 상당히 어려움이 많을 텐데요, 창업자가 일단 구글 검색 엔지니어로 10년 이상 근무한 분이신 것도 믿음이 갑니다.
지금 인터넷 검색 결과는 AI 로 만들어진 쓰레기들이 가득하다는 컬럼 입니다. 구글 검색 결과는 종종 AI로 정리된 것을 보여주는데 의도하지 않고 심지어 잘못된 사실을 fact 인것처럼 내놓고 있어요. 심지어 뉴스 기사는 기자가 있는 것처럼 보여도 AI가 작성한 경우들이 보고 되고 있구요. 많은 퍼블리셔 사이트들은 독자에게 가치있는 정보를 제공하는 것보다 구글 검색 결과에 상위에 노출되고 광고 수익을 높이는 것을 목표로 합니다. 결국 인터넷 상의 정보의 질은 계속 떨어지고 있고 이제는 '당신을 위해 Google에서 검색했어요" 라는 밈과 같은 표현이 더이상 유머가 되기 어려워 지게 되었죠. 구글 검색 결과를 전적으로 신뢰할 수 있는 세상은 이제 없으니까 말이죠. ㅠㅠ 사실 LLM 이 떠오르기 전에도 이런 문제가 있었죠.. 검색결과에 나오는 콘텐츠의 질이 점차 떨어지고 자동생성 혹은 짜집기, 번역기를 돌린 정보들이 구글 검색에 노출되는 경우가 이미 꽤 되었죠. 심지어 저는 이런 문제 때문에 줄곧 구글 검색만 쓰다가 네이버 검색 빈도가 늘어나고 있네요.. ^^; 좋은 정보를 잘 선별하는 것이 알고리즘 만으로 쉽지 않다는 생각이 드는 요즘입니다. 그리고 스닙팟은 이런 정보 검색 비즈니스의 변화에 따라 좋은 정보를 선별하는데 있어서 유저의 참여를 보다 적극적으로 검색 결과에 반영하기 위해서 태어났어요. 좋은 정보는 단순히 알고리즘만 의지하기 보다는 공유하는 계정의 신뢰도와 소비하는 유저의 반응을 적극적으로 고려해서 선별될 수 있다고 생각하거든요. 물론 스닙팟에서도 아직 콘텐츠를 공유하는 계정의 신뢰도가 랭킹에 반영되지는 않고 있고 유저의 반응만 고려하고 있는데요. 올해 중에는 공유하는 계정 및 공유된 콘텐츠 정보의 도메인에 대한 신뢰도 역시 반영할 예정입니다!
The Internet Is Full of AI Dogshit - Aftermath
The Internet used to be so simple to use that people collectively coined the term “let me Google that for you” to make fun of people who…
스타트업 니바(Neeva)는 지난 2018년까지 구글의 검색 광고 사업 전체를 총괄하던 스리드하르 라마스와미(Sridhar Ramaswamy)가 세운 검색 서비스라고.. 아직 런칭도 안했지만.. 어떤 반향을 일으킬지 궁금.. 특히 정말 광고를 빼면 검색 결과에 대한 만족도 측면에서 우월하게 될까? 하는 측면에서 궁금하네요.
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