Superlinked：再ランキング不要の統一ベクトル検索

従来のベクトル検索は、結果の関連性を向上させるために、時間のかかる計算負荷の高い再ランキングに依存することがよくありました。高性能な検索・推薦システム構築のためのPythonフレームワークであるSuperlinkedは、構造化データと非構造化データをマルチモーダルベクトルに統合することで、この問題をエレガントに解決します。インデックス作成時に、混合エンコーダーを使用してテキストのセマンティクス、数値範囲、カテゴリ属性を統合された埋め込みに結合し、クエリ時に再ランキングを行うことなく、より関連性の高い、高速で効率的な結果を得ることができます。Superlinkedは動的な意図の取得とハードフィルタリングをサポートしており、ユーザーはクエリ時に重みを調整し、関連性の低い結果を除外することで、検索の精度と効率をさらに向上させることができます。