Superlinked

Qu'est-ce que Superlinked ?

Superlinked est un framework Python et une infrastructure cloud conçus pour les ingénieurs en intelligence artificielle. Il aide à créer des applications de recherche et de recommandation hautes performances en combinant des données structurées et non structurées.

Principales caractéristiques :

• Vecteurs multimodaux: Combinez du texte, des images et des métadonnées structurées en vecteurs multimodaux pour décrire entièrement les entités dans leur contexte complexe.
• Requêtes multi-objectifs: Naviguez en douceur dans le compromis entre plusieurs objectifs concurrents tels que la pertinence, la fraîcheur et la popularité.
• Infrastructure en tant que code: Gérez la couche de calcul entre votre infrastructure de données et votre base de données vectorielle via un simple SDK Python.

Cas d'utilisation :

• RAG (Retrieval Augmented Generation): Combinez la pertinence sémantique et la fraîcheur des documents pour récupérer les blocs de documents optimaux.
• Recherche sémantique: Améliorez les capacités de recherche en comprenant le contexte et la signification des requêtes.
• Recommandations: Améliorez les systèmes de recommandation en tirant parti des incorporations vectorielles.
• Analyse: Effectuez une analyse de données avancée à l'aide de représentations vectorielles.

Comment utiliser Superlinked ?

1. Expérimentez: Décrivez et chargez vos données, construisez des index et exécutez des requêtes en mémoire dans un bloc-notes Python.
2. Déployez: Déployez votre code sur votre ordinateur ou une machine virtuelle cloud et connectez-le à votre Vector DB.
3. Utilisez: Envoyez des entités à l'API d'ingestion auto-générée et exécutez des requêtes avec du texte de requête et des paramètres de pondération à l'aide de l'API de requête auto-générée.

Pourquoi Superlinked est-il important ?

Superlinked offre une solution de calcul vectoriel fiable et efficace qui met les vecteurs en production, ce qui facilite la mise en œuvre d'applications complexes axées sur les données. Il simplifie le processus de combinaison de différents types de données (texte, images, métadonnées) en représentations vectorielles unifiées, permettant une recherche sémantique, des recommandations et des analyses plus efficaces.

Où puis-je utiliser Superlinked ?

Superlinked peut être utilisé dans divers secteurs et applications, notamment :

• Systèmes de recommandation de commerce électronique
• Récupération et analyse d'entreprise
• Systèmes RAG avec LLM

Quelle est la meilleure façon de démarrer avec Superlinked ?

Commencez par explorer la documentation et les exemples fournis sur le site Web de Superlinked et dans le référentiel GitHub. Le SDK Python vous permet d'expérimenter localement, puis de déployer votre code dans un environnement cloud pour une utilisation en production.