Superlinked 概述
什么是 Superlinked？
Superlinked 是为 AI 工程师设计的 Python 框架和云基础设施。 它通过结合结构化和非结构化数据，帮助构建高性能的搜索和推荐应用程序。
主要特点：
- 多模态向量： 将文本、图像和结构化元数据组合成多模态向量，以充分描述实体在其复杂的上下文中。
- 多目标查询： 平滑地应对多个相互竞争的目标（如相关性、新鲜度和受欢迎程度）之间的权衡。
- 基础设施即代码： 通过简单的 Python SDK 管理数据基础设施和向量数据库之间的计算层。
使用案例：
- RAG（检索增强生成）： 结合语义相关性和文档新鲜度来检索最佳文档块。
- 语义搜索： 通过理解查询的上下文和含义来增强搜索能力。
- 推荐： 通过利用向量嵌入来改进推荐系统。
- 分析： 使用向量表示执行高级数据分析。
如何使用 Superlinked？
- 实验： 描述和加载您的数据，构建索引，并在 Python 笔记本中以内存方式运行查询。
- 部署： 将您的代码部署在您的计算机或云 VM 上，并将其连接到您的向量数据库。
- 使用： 将实体推送到自动生成的提取 API，并使用自动生成的查询 API 执行带有查询文本和权重参数的查询。
为什么 Superlinked 很重要？
Superlinked 提供了一种可靠高效的向量计算解决方案，可将向量投入生产，从而更轻松地实现复杂的数据驱动型应用程序。 它简化了将不同类型的数据（文本、图像、元数据）组合成统一的向量表示的过程，从而可以实现更有效的语义搜索、推荐和分析。
我可以在哪里使用 Superlinked？
Superlinked 可用于各种行业和应用，包括：
- 电子商务推荐系统
- 企业检索和分析
- 带有 LLM 的 RAG 系统
开始使用 Superlinked 的最佳方式是什么？
首先探索 Superlinked 网站和 GitHub 存储库上提供的文档和示例。 Python SDK 允许您在本地进行实验，然后将您的代码部署到云环境以供生产使用。
"Superlinked"的最佳替代工具
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