Haystack은 개발자가 최신 기계 학습 발전을 활용하여 사용자 정의 검색 솔루션을 쉽게 만들 수 있도록 설계되었습니다. 문서 저장소, 검색기 및 독서기와 같은 구성 요소를 사용하여 Haystack은 다양한 데이터 소스에 연결하고 쿼리를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 의미 검색 및 전통적인 키워드 기반 검색을 포함한 혼합 검색 전략을 지원하여 검색 기능을 향상시키려는 기업을 위한 다목적 도구로 만들었습니다.

AgenticIR(Agentic Information Retrieval)는 LLM 기반 에이전트가 자율적으로 IR 워크플로우를 계획하고 실행하는 모듈형 프레임워크입니다. 쿼리 생성자, 문서 검색기, 요약기 등의 에이전트 역할을 정의하고, 이를 사용자 지정 가능한 시퀀스에서 실행할 수 있습니다. 에이전트는 원시 텍스트를 수집하고, 중간 결과를 바탕으로 쿼리를 개선하며, 추출된 구절을 간결한 요약으로 병합할 수 있습니다. 이 프레임워크는 반복적 웹 검색, API 기반 데이터 수집, 로컬 문서 파싱 등 다단계 파이프라인을 지원합니다. 개발자는 에이전트 파라미터를 조정하고, 다양한 LLM을 통합하며, 동작 정책을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 또한, 로그 기록, 오류 처리, 병렬 에이전트 실행을 제공하여 대규모 정보 수집이 즉각적으로 가능합니다. 최소한의 코드로 연구자와 엔지니어는 자율 검색 시스템의 프로토타입 제작 및 배포가 가능합니다.

Pongo는 기존 RAG 파이프라인에 통합되어 검색 결과를 최적화하여 성능을 향상시킵니다. 고급 의미 필터링 기법을 사용하여 잘못된 출력을 줄이고 검색의 전반적인 정확도와 효율성을 개선합니다. 방대한 문서 컬렉션이나 광범위한 쿼리 요구 사항이 있는 경우에도 Pongo는 최대 10억 개의 문서를 처리할 수 있어 검색 프로세스를 더욱 빠르고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

Search Tune은 Google 검색 접근 방식을 혁신합니다. 고급 AI 기술을 활용하여 사용자가 최적화된 검색 쿼리를 작성하여 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 중국어로 질문이나 주제를 입력할 수 있으며, AI는 검색의 정확성을 높이기 위해 쿼리를 영어로 제안하거나 번역합니다. 이 도구는 디지털 질문 방법을 향상시키고 연구, 학습 또는 일반 정보 탐색에서 보다 정확한 결과를 얻고자 하는 개인에게 특히 유용합니다.