Superlinked

Superlinked — это мощный фреймворк на Python, разработанный для ИИ-инженеров, которым необходимо создавать сложные приложения для поиска и рекомендаций. Он напрямую решает задачу формирования максимально релевантных результатов из комплексных данных, позволяя объединять неструктурированные данные, такие как текст, со структурированными метаданными — ценами, датами, категориями — в единое, унифицированное векторное представление. Это позволяет вашим приложениям понимать и оперировать полным контекстом запросов пользователей.

Ключевые особенности

🧬 Единые мультимодальные векторы Объединяйте текст, изображения и различные типы структурированных данных (числа, временные метки, категории) в единый, всеобъемлющий вектор. Этот подход создает богатое представление ваших сущностей, что приводит к значительно более точным и контекстно-ориентированным результатам поиска, чем это возможно при использовании только текстовых эмбеддингов.

⚖️ Динамические многокритериальные запросы Обеспечьте точный контроль над результатами поиска, взвешивая конкурирующие цели, такие как семантическая релевантность, актуальность и популярность, непосредственно во время запроса. Эта гибкость позволяет точно настраивать поведение поиска для различных сценариев использования или сегментов пользователей без необходимости переиндексации данных, предоставляя вам полный контроль над выдаваемыми результатами.

🐍 Инфраструктура как код, нативная для Python Определяйте весь слой векторных вычислений — от схем данных до сложной логики запросов — используя простой и интуитивно понятный Python SDK. Это оптимизирует ваш рабочий процесс от первоначальных экспериментов в Jupyter Notebook до полномасштабного продакшен-развертывания, позволяя управлять сложной инфраструктурой с помощью привычного кода.

Как Superlinked решает ваши проблемы:

• Для повышения точности RAG-систем: Ваша система Retrieval-Augmented Generation (RAG) извлекает нерелевантную или устаревшую информацию? С помощью Superlinked вы можете напрямую кодировать в свои векторы актуальность документа, авторитетность автора или другие метаданные. Это гарантирует, что ваша LLM получит наиболее оптимальный и своевременный контекст, значительно повышая качество и надежность генерируемых ответов.

• Для более тонкого семантического поиска: На пользовательский запрос, такой как "comfortable running shoes for marathon training under $150", невозможно точно ответить, используя только текстовый поиск. Superlinked позволяет создавать единый запрос, который нативно понимает и учитывает вес текста ("running shoes"), категорий ("marathon training") и числовых данных (price < 150), выдавая результаты, идеально соответствующие сложным намерениям пользователя.

• Для более умных ИИ-рекомендаций: Создание эффективных рекомендаций требует баланса между предпочтениями пользователей и бизнес-целями. Superlinked позволяет создавать запросы, которые учитывают интересы пользователя наряду с новизной продукта, его популярностью или уровнем запасов. Этот многогранный подход позволил BrandAlley достичь 77%-ного роста конверсий за счет внедрения более релевантных, управляемых ИИ рекомендаций.

Уникальные преимущества

Превосходная обработка структурированных данных Простое преобразование числовых или категориальных данных в строку и их эмбеддинг с помощью текстовой модели дает непредсказуемые и часто нелогичные результаты. Например, LLM может решить, что число 25 более похоже на 50, чем на 32. Superlinked избегает этих несоответствий благодаря своей архитектуре, используя специализированные кодировщики для чисел, временных меток и других метаданных, чтобы гарантировать математическую обоснованность их взаимосвязей и точное представление в векторном пространстве.

Единая, высокоэффективная операция поиска Альтернативные методы, такие как выполнение отдельных запросов к базе данных для текста с последующим применением фильтров метаданных, неэффективны и часто не позволяют найти наилучших кандидатов. Superlinked объединяет все атрибуты в единый вектор, обеспечивая одну высокоэффективную и результативную операцию поиска. Этот подход гарантирует одновременный поиск по всем критериям, что приводит к превосходной полноте выдачи и более релевантным результатам.

Заключение:

Superlinked предоставляет необходимый фреймворк для любого ИИ-инженера, всерьез настроенного на создание систем поиска и рекомендаций нового поколения. Выйдя за рамки ограничений текстовых эмбеддингов, вы наконец сможете использовать всю полноту ваших данных для получения точных, контекстно-ориентированных результатов, которые пользователи ожидают сегодня.

Изучите официальную документацию или ознакомьтесь с проектом на GitHub, чтобы узнать, как вы можете внедрить Superlinked в свой следующий проект!