What is TopK?
TopK – это облачная база данных, разработанная специально для упрощения и улучшения функций поиска в ваших приложениях. Если вы разрабатываете системы, которые опираются на надежный поиск – будь то семантический поиск, Retrieval-Augmented Generation (RAG), мультимодальный поиск или персонализированные рекомендации – TopK предоставляет унифицированное решение, которое упрощает ваш рабочий процесс и повышает производительность. Она объединяет текст, векторы и фильтрацию метаданных в единую, эффективную базу данных по конкурентоспособной цене.
Основные характеристики:
🔎 Унифицированный поисковый API: Выполняйте поиск по тексту, векторам и метаданным с помощью одного вызова API. Это упрощает интеграцию и позволяет вам реализовывать любые типы поиска с минимальным количеством кода.
🗄️ Гибкое хранение данных: Эффективно храните и управляйте своими документами и коллекциями. TopK берет на себя сложности индексации и поиска, позволяя вам сосредоточиться на логике приложения.
⚡ Высокопроизводительный векторный поиск: Выполняйте векторный поиск по плотным и разреженным векторам с нативной поддержкой скалярного и бинарного квантования для оптимизации производительности и хранения.
📝 Встроенный поиск по ключевым словам: Используйте оценку BM25 для традиционного поиска по ключевым словам в проиндексированных текстовых документах, обеспечивая знакомый и надежный метод поиска.
⚙️ Гибридный поиск: Комбинируйте многовекторный и текстовый поиск для достижения наиболее релевантных результатов поиска. Этот гибридный подход использует сильные стороны обоих методов.
📊 Расширенная фильтрация: Применяйте точные фильтры к своим поисковым запросам, гарантируя, что вы получите только те данные, которые соответствуют вашим конкретным критериям. Это повышает релевантность и снижает количество шума.
🌐 Готовность к масштабированию до промышленных объемов: Легко масштабируйтесь до миллиардов документов с доступностью 99,9+% в нескольких регионах.
Примеры использования:
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Улучшите свои большие языковые модели (LLM), предоставив им релевантный контекст, полученный из TopK. Например, вы можете использовать TopK для поиска релевантных документов или записей базы знаний, чтобы повысить точность и фактическую обоснованность ответов вашей LLM.
Семантическая поисковая система: Создайте поисковую систему, которая понимает смысл пользовательских запросов, а не только ключевые слова. Возможности векторного поиска TopK позволяют находить документы, которые семантически похожи на запрос, даже если они не содержат точно таких же слов.
Мультимодальный поиск: Объедините текст, изображения, аудио и видеоданные в одном индексе. Пользователь может искать "красный спортивный автомобиль", и TopK может вернуть соответствующие изображения, видео и текстовые описания, ранжированные по их общей схожести с запросом.
Система рекомендаций: TopK можно использовать для создания системы рекомендаций. Сохраняя пользовательские предпочтения и характеристики элементов в виде векторов, TopK может быстро находить элементы, похожие на те, которые пользователю нравились в прошлом.
Заключение:
TopK предлагает мощное и эффективное решение для разработчиков, создающих приложения, интенсивно использующие поиск. Его унифицированный API, возможности гибридного поиска и акцент на производительность делают его идеальным выбором для широкого спектра вариантов использования, от RAG и семантического поиска до мультимодального поиска и рекомендаций. Стремление TopK к удобству разработки, конкурентоспособным ценам и безопасности корпоративного класса (соответствие SOC2 и HIPAA) еще больше укрепляет его позиции в качестве ведущего решения для баз данных поиска.





