Superlinked : Recherche vectorielle unifiée sans re-classement

La recherche vectorielle traditionnelle repose souvent sur un re-classement lent et gourmand en ressources pour améliorer la pertinence des résultats. Superlinked, un framework Python pour construire des systèmes de recherche et de recommandation hautes performances, résout élégamment ce problème en unifiant les données structurées et non structurées en vecteurs multimodaux. Il utilise un mélange de codeurs au moment de l'indexation pour combiner la sémantique du texte, les plages numériques et les attributs catégoriels en embeddings unifiés, éliminant ainsi le besoin de re-classement pour obtenir des résultats plus pertinents, plus rapides et plus efficaces au moment de la requête. Superlinked prend en charge la capture d'intention dynamique et le filtrage strict, permettant aux utilisateurs d'ajuster les poids et de filtrer les résultats non pertinents au moment de la requête, améliorant ainsi la précision et l'efficacité de la recherche.