Superlinked

Superlinkedとは？

Superlinkedは、AIエンジニア向けに設計されたPythonフレームワークとクラウドインフラストラクチャです。構造化データと非構造化データを組み合わせることで、高性能な検索および推奨アプリケーションの構築を支援します。

主な機能：

• マルチモーダルベクトル： テキスト、画像、構造化メタデータをマルチモーダルベクトルに結合して、エンティティを複雑なコンテキストで完全に記述します。
• マルチ目標クエリ： 関連性、鮮度、人気など、競合する複数の目標間のトレードオフをスムーズにナビゲートします。
• Infrastructure as Code： シンプルなPython SDKを通じて、データインフラストラクチャとベクトルデータベース間のコンピュートレイヤーを管理します。

使用例：

• RAG（Retrieval Augmented Generation）： セマンティックな関連性とドキュメントの鮮度を組み合わせて、最適なドキュメントチャンクを取得します。
• セマンティック検索： クエリのコンテキストと意味を理解することにより、検索機能を強化します。
• 推奨事項： ベクトル埋め込みを活用して、推奨システムを改善します。
• 分析： ベクトル表現を使用して、高度なデータ分析を実行します。

Superlinkedの使い方は？

1. 実験： データを記述してロードし、インデックスを構築し、Pythonノートブック内でメモリ内でクエリを実行します。
2. デプロイ： コンピューターまたはクラウドVMにコードをデプロイし、Vector DBに接続します。
3. 使用： エンティティを自動生成されたインジェストAPIにプッシュし、自動生成されたクエリAPIを使用して、クエリテキストと重みパラメーターでクエリを実行します。

Superlinkedが重要な理由は何ですか？

Superlinkedは、ベクトルを本番環境に投入する信頼性が高く効率的なベクトルコンピューティングソリューションを提供し、複雑なデータドリブンアプリケーションの実装を容易にします。さまざまな種類のデータ（テキスト、画像、メタデータ）を統合されたベクトル表現に組み合わせるプロセスを簡素化し、より効果的なセマンティック検索、推奨、および分析を可能にします。

Superlinkedはどこで使用できますか？

Superlinkedは、以下を含むさまざまな業界およびアプリケーションで使用できます。

• eコマース推奨システム
• エンタープライズ検索と分析
• LLMを備えたRAGシステム

Superlinkedを始めるための最良の方法は何ですか？

Superlinked WebサイトおよびGitHubリポジトリで提供されているドキュメントと例を調べることから始めます。 Python SDKを使用すると、ローカルで実験してから、本番環境で使用するためにコードをクラウド環境にデプロイできます。