Superlinked: 재순위 지정이 필요 없는 통합 벡터 검색
2025-05-23
기존 벡터 검색은 결과의 관련성을 높이기 위해 시간이 오래 걸리고 계산 비용이 많이 드는 재순위 지정에 의존하는 경우가 많았습니다. 고성능 검색 및 추천 시스템 구축을 위한 Python 프레임워크인 Superlinked는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 다중 모드 벡터로 통합하여 이 문제를 우아하게 해결합니다. 색인 생성 시 혼합 인코더를 사용하여 텍스트 의미, 숫자 범위, 범주형 속성을 통합된 임베딩으로 결합하여 쿼리 시 재순위 지정 없이 더욱 관련성이 높고 빠르며 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다. Superlinked는 동적 의도 캡처 및 하드 필터링을 지원하므로 사용자는 쿼리 시 가중치를 조정하고 관련성이 낮은 결과를 제외하여 검색 정확도와 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.