TopK
RAG, 에이전트 컨텍스트 및 추천을 위한 관리형 하이브리드 검색 엔진으로, 사용량에 따라 매월 요금이 청구됩니다.
TopK 소개
TopK는 AI 애플리케이션을 위한 관리형 하이브리드 검색 엔진입니다. 하나의 API로 밀집 및 희소 벡터 검색, BM25, 다중 벡터 검색, 속성 필터, 사용자 지정 점수 계산, 관리형 추론 및 문서 처리를 지원합니다. 구조화된 데이터뿐 아니라 비공개 파일도 처리하며, 데이터 세트 워크플로를 통해 문서를 수집하고 검색한 뒤 출처가 인용된 답변을 반환할 수 있습니다. 개발자는 Python, JavaScript, Rust, SQL, CLI 또는 MCP 서버를 통해 연결할 수 있습니다. 영구 데이터는 쿼리를 처리하는 컴퓨팅과 분리된 객체 스토리지에 저장됩니다. 요금은 사용량을 기준으로 매월 청구되며 스토리지, 쓰기, 쿼리 요청, 메모리, 스캔 데이터 및 데이터 송신에 각각 별도 요금이 적용됩니다. 시작 시 제공되는 $10 크레딧으로 소규모 평가가 가능하지만, 프로덕션 예산을 세우려면 현실적인 워크로드 추정치가 필요합니다. TopK는 최근접 이웃 벡터 매칭 이상의 검색 품질이 필요한 팀, 특히 RAG, 에이전트 컨텍스트 또는 추천 후보 생성에 적합합니다.
기능
RAG 문서 검색
PDF, 스캔 문서, 매뉴얼, 정책 문서 및 제출 서류를 수집한 다음 원본 자료와 연결된 출처를 인용해 질문에 답합니다.
추천 검색
최신 쓰기 내용과 제품을 고려한 필터를 적용하면서 밀집, 희소, 키워드 및 다중 벡터 표현에서 후보를 생성합니다.
에이전트 컨텍스트 검색
API, CLI 또는 MCP 서버를 통해 비공개 데이터를 에이전트에 연결하고 하이브리드 점수 계산으로 관련 컨텍스트를 검색합니다.
장점
- 하나의 API가 벡터, 키워드, 필터링, 다중 벡터 및 사용자 지정 점수 계산 워크플로를 결합합니다.
- 문서 워크플로에는 구문 분석, OCR, 검색, 답변 생성 및 출처 인용이 포함됩니다.
- Python, JavaScript, Rust, SQL, CLI 및 MCP 액세스를 통해 여러 애플리케이션 환경을 지원합니다.
단점
- 사용량 기반 요금이 여러 항목에 걸쳐 있으므로 비용을 예측하려면 현실적인 워크로드 추정치가 필요합니다.
- 쿼리 메모리는 GiB당 $20 로 별도 과금되어 서비스 비용에 상당한 영향을 줄 수 있습니다.
- 도입하려면 TopK 계정과 API 키가 필요하므로 외부 관리형 서비스에 대한 의존성이 추가됩니다.
요금제
사용량 기반
- 스토리지: GiB당 $0.10
- 쓰기 요청: 1K회 쓰기당 $0.01
- 쓰기 데이터: 기록된 GiB당 $0.50
- 쿼리 요청: 1M회 쿼리당 $0.50
- 쿼리 메모리: GiB당 $20.00
- 쿼리 컴퓨팅: 스캔한 TiB당 $0.005
- 데이터 송신: 반환된 GiB당 $0.20
- 시작 시 $10 크레딧
* 가격 정보는 참고용입니다. 최신 안내는 TopK 공식 웹사이트를 확인하세요.