Superlinked: Einheitliche Vektorsuche ohne Re-Ranking

Die traditionelle Vektorsuche verlässt sich oft auf zeitaufwändiges und rechenintensives Re-Ranking, um die Relevanz der Ergebnisse zu verbessern. Superlinked, ein Python-Framework zum Erstellen von hochperformanten Such- und Empfehlungssystemen, löst dieses Problem elegant, indem es strukturierte und unstrukturierte Daten in multimodale Vektoren vereinigt. Es verwendet eine Mischung von Encodern zum Indexzeitpunkt, um Textsemantik, numerische Bereiche und kategoriale Attribute zu kombinierten, einheitlichen Einbettungen zusammenzufassen, wodurch das Re-Ranking überflüssig wird, um relevantere, schnellere und effizientere Ergebnisse zum Abfragezeitpunkt zu erzielen. Superlinked unterstützt dynamische Absichtserfassung und harte Filterung, sodass Benutzer Gewichte anpassen und irrelevante Ergebnisse zum Abfragezeitpunkt herausfiltern können, wodurch die Genauigkeit und Effizienz der Suche weiter verbessert werden.