What is Clientvectorsearch?

Библиотека поиска по векторному клиенту — это мощный инструмент, который позволяет пользователям встраивать, хранить, искать и кэшировать векторы как в браузерах, так и на серверах. Она превосходит другие аналогичные библиотеки и обеспечивает быстрые и эффективные возможности поиска по векторам. Библиотека разработана как простая в использовании и универсальная, что делает ее подходящей для широкого спектра вариантов использования.

Ключевые особенности:

Встраивание: библиотека по умолчанию позволяет пользователям встраивать документы с помощью преобразователей, в частности gte-small (~30 МБ). Это обеспечивает эффективное представление и обработку документов.
Вычисление косинусного сходства: пользователи могут вычислять косинусное сходство между встраиваниями, которое является мерой сходства между двумя векторами. Эта функция помогает находить похожие документы или объекты на основе их встраиваний.
Индексация и поиск: библиотека позволяет пользователям создавать индекс и выполнять поиск на стороне клиента. Это обеспечивает быстрый и эффективный поиск соответствующих документов или объектов на основе пользовательских запросов.

Варианты использования:

Поиск документов: библиотека поиска по векторному клиенту идеально подходит для приложений, требующих эффективных возможностей поиска документов. Ее можно использовать для индексации и поиска большого количества документов, что позволяет пользователям быстро находить нужную информацию.
Системы рекомендаций: эту библиотеку можно использовать в системах рекомендаций для поиска похожих элементов или продуктов на основе их встраиваний. Она позволяет давать персональные рекомендации и улучшает пользовательский опыт.
Фильтрация контента: благодаря возможности вычисления косинусного сходства библиотеку можно использовать для задач фильтрации контента. Она может определять похожий контент и помогать отфильтровывать дубликаты или избыточную информацию.

Заключение:

Библиотека поиска по векторному клиенту — это ценный инструмент для встраивания, хранения, поиска и кэширования векторов. Благодаря эффективной производительности и универсальным функциям ее можно применять в различных вариантах использования, таких как поиск документов, системы рекомендаций и фильтрация контента. Используя эту библиотеку, пользователи могут улучшить свои приложения с помощью быстрых и точных возможностей поиска по векторам.

More information on Clientvectorsearch

Launched

2023-8

Pricing Model

Free

Starting Price

Global Rank

Month Visit

<5k

Tech used

Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS

Top 5 Countries

55.54%

44.46%

Viet Nam Indonesia

Traffic Sources

Social Paid Referrals Mail Referrals Search Direct

Source: Similarweb (Jul 23, 2024)

Clientvectorsearch was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-12-29.