Этот метод устраняет высокие затраты, обычно связанные с маршрутизацией запросов через коммерческие поисковые системы. Он делает это, позволяя моделям ИИ — уже обученным на обширных базах знаний — генерировать качественный контент в ответ на запросы.

Преобразовывая эталонную модель в поисковую систему, способную обучать другие системы ИИ ответам на запросы, ZeroSearch снижает зависимость от дорогостоящей внешней поисковой инфраструктуры, делая обучение поиску ИИ более доступным, особенно для небольших команд с ограниченными ресурсами.

Например, отправка запросов в Google 64 000 раз через интерфейс прикладного программирования обошлась примерно в 586,70 долларов США по сравнению с 70,80 долларов США при использовании модели ИИ с 14 миллиардами параметров для генерации ответов для обучения, что означает снижение затрат на 88%.