Superlinked

Was ist Superlinked?

Superlinked ist ein Python-Framework und eine Cloud-Infrastruktur, die für KI-Ingenieure entwickelt wurde. Es hilft beim Aufbau von leistungsstarken Such- und Empfehlungsanwendungen durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Daten.

Hauptmerkmale:

• Multimodale Vektoren: Kombinieren Sie Text, Bilder und strukturierte Metadaten in multimodale Vektoren, um Entitäten in ihrem komplexen Kontext vollständig zu beschreiben.
• Multi-Objective-Abfragen: Navigieren Sie reibungslos durch den Kompromiss zwischen mehreren konkurrierenden Zielen wie Relevanz, Aktualität und Popularität.
• Infrastruktur als Code: Verwalten Sie die Rechenschicht zwischen Ihrer Dateninfrastruktur und Ihrer Vektordatenbank über ein einfaches Python-SDK.

Anwendungsfälle:

• RAG (Retrieval Augmented Generation): Kombinieren Sie semantische Relevanz und Dokumentenaktualität, um optimale Dokumentenblöcke abzurufen.
• Semantische Suche: Verbessern Sie die Suchfunktionen, indem Sie den Kontext und die Bedeutung von Abfragen verstehen.
• Empfehlungen: Verbessern Sie Empfehlungssysteme durch die Nutzung von Vektoreinbettungen.
• Analyse: Führen Sie erweiterte Datenanalysen mithilfe von Vektordarstellungen durch.

Wie verwende ich Superlinked?

1. Experimentieren: Beschreiben und laden Sie Ihre Daten, erstellen Sie Indizes und führen Sie Abfragen im Speicher innerhalb eines Python-Notebooks aus.
2. Bereitstellen: Stellen Sie Ihren Code auf Ihrem Computer oder einer Cloud-VM bereit und verbinden Sie ihn mit Ihrer Vector DB.
3. Verwenden: Übertragen Sie Entitäten an die automatisch generierte Erfassungs-API und führen Sie Abfragen mit Abfragetext- und Gewichtungsparametern mithilfe der automatisch generierten Abfrage-API aus.

Warum ist Superlinked wichtig?

Superlinked bietet eine zuverlässige und effiziente Vektor-Computing-Lösung, die Vektoren in Produktion bringt und die Implementierung komplexer datengesteuerter Anwendungen vereinfacht. Es vereinfacht den Prozess der Kombination verschiedener Datentypen (Text, Bilder, Metadaten) in einheitliche Vektordarstellungen und ermöglicht so eine effektivere semantische Suche, Empfehlungen und Analysen.

Wo kann ich Superlinked verwenden?

Superlinked kann in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt werden, darunter:

• E-Commerce-Empfehlungssysteme
• Enterprise Retrieval und Analytics
• RAG-Systeme mit LLMs

Wie fange ich am besten mit Superlinked an?

Beginnen Sie mit der Erkundung der Dokumentation und der Beispiele, die auf der Superlinked-Website und im GitHub-Repository bereitgestellt werden. Mit dem Python-SDK können Sie lokal experimentieren und Ihren Code dann zur Verwendung in der Produktion in einer Cloud-Umgebung bereitstellen.