Superlinked

Superlinked est un puissant framework Python conçu pour les ingénieurs en IA qui doivent créer des applications de recherche et de recommandation sophistiquées. Il résout directement le défi de générer des résultats très pertinents à partir de données complexes en vous permettant de combiner des données non structurées, comme du texte, avec des métadonnées structurées telles que des prix, des dates et des catégories, le tout dans un unique embedding vectoriel unifié. Cela permet à vos applications de comprendre et d'agir sur le contexte complet des requêtes de vos utilisateurs.

Fonctionnalités Clés

🧬 Vecteurs Multimodaux Unifiés Combinez du texte, des images et divers types de données structurées (nombres, horodatages, catégories) en un vecteur unique et complet. Cette approche crée une représentation riche de vos entités, conduisant à des résultats de recherche bien plus précis et sensibles au contexte que ce qui est possible avec des embeddings basés uniquement sur le texte.

⚖️ Requêtes Multiobjectifs Dynamiques Contrôlez précisément vos résultats de recherche en pondérant des objectifs concurrents tels que la pertinence sémantique, la fraîcheur et la popularité, et ce au moment de la requête. Cette flexibilité vous permet d'ajuster finement le comportement de recherche pour différents cas d'utilisation ou segments d'utilisateurs sans avoir besoin de réindexer vos données, vous offrant ainsi un contrôle ultime sur les résultats que vous proposez.

🐍 Infrastructure as Code Python-Native Définissez l'intégralité de votre couche de calcul vectoriel — des schémas de données à la logique de requête complexe — à l'aide d'un SDK Python simple et intuitif. Cela rationalise votre flux de travail, depuis l'expérimentation initiale dans un notebook jusqu'à un déploiement complet en production, vous permettant de gérer une infrastructure complexe avec un code familier.

Comment Superlinked Résout Vos Problèmes :

• Pour des Systèmes RAG Plus Précis : Votre système de génération augmentée par récupération (RAG) extrait-il des informations non pertinentes ou obsolètes ? Avec Superlinked, vous pouvez encoder directement dans vos vecteurs la fraîcheur des documents, la crédibilité de l'auteur ou d'autres métadonnées. Cela garantit que votre LLM reçoit le contexte le plus pertinent et le plus opportun, améliorant considérablement la qualité et la fiabilité de ses réponses générées.

• Pour une Recherche Sémantique Nuancée : Une requête utilisateur comme "chaussures de course confortables pour l'entraînement au marathon à moins de 150 $" est impossible à répondre avec précision avec une recherche textuelle seule. Superlinked vous permet de construire une seule requête qui comprend et pondère nativement le texte ("chaussures de course"), les catégories ("entraînement au marathon") et les données numériques (prix < 150 $), fournissant des résultats qui correspondent parfaitement à l'intention complexe de l'utilisateur.

• Pour des Recommandations IA Plus Intelligentes : Alimenter des recommandations efficaces exige d'équilibrer les préférences des utilisateurs avec les objectifs commerciaux. Superlinked vous permet de construire des requêtes qui tiennent compte des intérêts d'un utilisateur, ainsi que de la nouveauté du produit, de sa popularité ou des niveaux de stock. Cette approche multifacette a permis à BrandAlley d'atteindre une croissance de 77 % des conversions en mettant en œuvre des recommandations plus pertinentes, pilotées par l'IA.

Avantages Distinctifs

Gestion Supérieure des Données Structurées La simple conversion de données numériques ou catégorielles en une chaîne de caractères et leur intégration avec un modèle de texte produit des résultats imprévisibles et souvent illogiques. Par exemple, un LLM pourrait décider que le nombre 25 est plus similaire à 50 qu'à 32. Superlinked évite ces incohérences par conception, en utilisant des encodeurs spécialisés pour les nombres, les horodatages et d'autres métadonnées afin de garantir que leurs relations sont mathématiquement solides et représentées avec précision dans l'espace vectoriel.

Une Opération de Recherche Unique et Efficace Les méthodes alternatives, comme l'exécution de requêtes de base de données distinctes pour le texte et l'application ultérieure de filtres de métadonnées, sont inefficaces et échouent souvent à rappeler les meilleurs candidats. Superlinked combine tous les attributs en un seul vecteur, permettant une opération de recherche très efficace et performante. Cette approche garantit une recherche simultanée sur tous les critères, menant à un rappel supérieur et à des résultats plus pertinents.

Conclusion :

Superlinked fournit le cadre essentiel à tout ingénieur en IA soucieux de construire des systèmes de recherche et de recommandation de nouvelle génération. En allant au-delà des limitations des embeddings basés uniquement sur le texte, vous pouvez enfin exploiter toute la richesse de vos données pour offrir les résultats précis et contextuellement pertinents que vos utilisateurs attendent désormais.

Explorez la documentation officielle ou consultez le projet sur GitHub pour voir comment vous pouvez implémenter Superlinked dans votre prochain projet !