"The web as a database"

  • keyword-आधारित सर्च की सीमाओं को पार करने के लिए एक एम्बेडिंग-आधारित सर्च इंजन, जो उपयोगकर्ता की मंशा से ठीक मेल खाने वाले परिणाम ही लौटाता है
  • सर्च क्वेरी के अर्थ के अनुसार यह पूरे वेब में vector embedding search → LLM-आधारित सत्यापन → परिष्कृत परिणाम प्रदान करने वाली बहु-चरणीय प्रक्रिया पर काम करता है
  • सामान्य सूची के बजाय टेबल फ़ॉर्मैट में परिणाम देता है, और इच्छित कॉलम जोड़कर asynchronous तरीके से अतिरिक्त जानकारी एकत्र की जा सकती है
    • हर सेल अलग-अलग asynchronous रूप से लोड होता है, और इसे वेब को database की तरह एक्सप्लोर करने योग्य बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है
  • उदाहरण के लिए, "2021~2025 में स्थापित San Francisco स्थित open source developer tool startup" जैसे विशिष्ट और जटिल शर्तों को भी सटीक रूप से खोज सकता है
  • हर परिणाम के लिए LLM वास्तव में यह आकलन करता है कि वह सर्च शर्तों से मेल खाता है या नहीं, और उन शर्तों को पूरा करने का प्रमाण देने वाले साक्ष्य (source) के साथ प्रस्तुत करता है
    • प्रोसेसिंग समय कुछ मिनटों से लेकर कई घंटों तक लग सकता है
  • सर्च उदाहरण: अमेरिका के बाहर स्थित गणित शिक्षक द्वारा बनाया गया गणित ब्लॉग
  • डेमो वीडियो: https://youtu.be/Unt8hJmCxd4
  • API दस्तावेज़: https://docs.exa.ai/websets

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