Superlinked 개요
Superlinked란 무엇입니까?
Superlinked는 AI 엔지니어를 위해 설계된 Python 프레임워크 및 클라우드 인프라입니다. 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 결합하여 고성능 검색 및 추천 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.
주요 기능:
- 멀티모달 벡터: 텍스트, 이미지 및 구조화된 메타데이터를 멀티모달 벡터로 결합하여 엔터티를 복잡한 컨텍스트에서 완전히 설명합니다.
- 다중 목표 쿼리: 관련성, 신선도, 인기 등과 같은 여러 경쟁 목표 간의 균형을 원활하게 탐색합니다.
- 코드형 인프라: 간단한 Python SDK를 통해 데이터 인프라와 벡터 데이터베이스 간의 컴퓨팅 계층을 관리합니다.
사용 사례:
- RAG(검색 증강 생성): 의미론적 관련성과 문서 신선도를 결합하여 최적의 문서 청크를 검색합니다.
- 의미론적 검색: 쿼리의 컨텍스트와 의미를 이해하여 검색 기능을 향상시킵니다.
- 추천: 벡터 임베딩을 활용하여 추천 시스템을 개선합니다.
- 분석: 벡터 표현을 사용하여 고급 데이터 분석을 수행합니다.
Superlinked 사용법
- 실험: 데이터를 설명하고 로드하고, 인덱스를 구축하고, Python 노트북 내에서 메모리 내에서 쿼리를 실행합니다.
- 배포: 컴퓨터 또는 클라우드 VM에 코드를 배포하고 Vector DB에 연결합니다.
- 사용: 엔터티를 자동 생성된 수집 API로 푸시하고 자동 생성된 쿼리 API를 사용하여 쿼리 텍스트 및 가중치 매개변수로 쿼리를 실행합니다.
Superlinked가 중요한 이유는 무엇입니까?
Superlinked는 벡터를 생산 환경에 투입하는 안정적이고 효율적인 벡터 컴퓨팅 솔루션을 제공하여 복잡한 데이터 기반 애플리케이션을 더 쉽게 구현할 수 있도록 합니다. 다양한 유형의 데이터(텍스트, 이미지, 메타데이터)를 통합된 벡터 표현으로 결합하는 프로세스를 단순화하여 보다 효과적인 의미론적 검색, 추천 및 분석이 가능합니다.
Superlinked는 어디에서 사용할 수 있습니까?
Superlinked는 다음을 포함한 다양한 산업 및 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
- 전자 상거래 추천 시스템
- 엔터프라이즈 검색 및 분석
- LLM을 사용한 RAG 시스템
Superlinked를 시작하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
Superlinked 웹사이트 및 GitHub 리포지토리에서 제공되는 문서와 예제를 살펴보는 것부터 시작하십시오. Python SDK를 사용하면 로컬에서 실험한 다음 프로덕션에서 사용하기 위해 코드를 클라우드 환경에 배포할 수 있습니다.
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