superlinked
v17.8.0
Superlinked هو إطار Python لمهندسي الذكاء الاصطناعى يقومون ببناء تطبيقات بحث وتوصيات عالية الأداء تجمع بين البيانات المنظمة وغير المنظمة . تحقق من الوثائق للبدء.
sentence-transformers ، وعمليات تشفير open-clip ومخصصة للأرقام ، والجداول الزمنية والبيانات الفئوية. راجع دفاتر الملاحظات والاستخدام أدناه للحصول على أمثلة.إذا كنت تحب ما نفعله ، فاعطينا نجمة!
يمكنك التحقق من قائمة كاملة بميزاتنا ومفاهيمنا.
الغوص أعمق مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة لدينا في كيفية استفادة كل حالة استخدام من الإطار المرتبط.
يمكنك التحقق من قائمة كاملة من الأمثلة هنا.
دعنا نبني بحثًا عن منتج التجارة الإلكترونية يفهم أوصاف المنتج وتصنيفاته:
%pip install superlinked
سيستغرق التشغيل الأول دقيقة لتنزيل نموذج التضمين.
import json
import os
from superlinked import framework as sl
class Product ( sl . Schema ):
id : sl . IdField
description : sl . String
rating : sl . Integer
product = Product ()
description_space = sl . TextSimilaritySpace (
text = product . description , model = "Alibaba-NLP/gte-large-en-v1.5"
)
rating_space = sl . NumberSpace (
number = product . rating , min_value = 1 , max_value = 5 , mode = sl . Mode . MAXIMUM
)
index = sl . Index ([ description_space , rating_space ], fields = [ product . rating ])
# Define your query and parameters to set them directly at query-time
# or let an LLM fill them in for you using the `natural_language_query` param.
# Don't forget to set your OpenAI API key to unlock this feature.
query = (
sl . Query (
index ,
weights = {
description_space : sl . Param ( "description_weight" ),
rating_space : sl . Param ( "rating_weight" ),
},
)
. find ( product )
. similar (
description_space ,
sl . Param (
"description_query" ,
description = "The text in the user's query that refers to product descriptions." ,
),
)
. limit ( sl . Param ( "limit" ))
. with_natural_query (
sl . Param ( "natural_language_query" ),
sl . OpenAIClientConfig ( api_key = os . environ [ "OPEN_AI_API_KEY" ], model = "gpt-4o" )
)
)
# Run the app in-memory (server & Apache Spark executors available too!).
source = sl . InMemorySource ( product )
executor = sl . InMemoryExecutor ( sources = [ source ], indices = [ index ])
app = executor . run ()
# Ingest data into the system - index updates and other processing happens automatically.
source . put ([
{
"id" : 1 ,
"description" : "Budget toothbrush in black color. Just what you need." ,
"rating" : 1 ,
},
{
"id" : 2 ,
"description" : "High-end toothbrush created with no compromises." ,
"rating" : 5 ,
},
{
"id" : 3 ,
"description" : "A toothbrush created for the smart 21st century man." ,
"rating" : 3 ,
},
])
result = app . query ( query , natural_query = "best toothbrushes" , limit = 1 )
# Examine the extracted parameters from your query
print ( json . dumps ( result . knn_params , indent = 2 ))
# The result is the 5-star rated product.
result . to_pandas ()باستخدام أمر واحد ، يمكنك تشغيل Superlinking كخادم API REST محليًا أو في السحابة الخاصة بك مع خادم Superlinkend. احصل على ابتلاع البيانات وواجهة برمجة التطبيقات للاستعلام ، وتضمين استنتاج النموذج ودمج قاعدة بيانات المتجهات العميقة مجانًا!
قم بتوحيد التقييم والابتلاع والتكدس مع قاعدة كود بيثون واحد. يمكّن Superlinked هذا من خلال السماح لك بتحديد مخطط البيانات الخاص بك وفهارس المتجهات و DAG حساب الذي يربطها جميعًا مرة واحدة ثم اختار المنفذ المناسب للمهمة - في الذاكرة أو الخادم.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الجري على نطاق واسع ، فقم بحجز عرض تجريبي للوصول المبكر إلى السحابة المدارة لدينا.
يخزن المتجهات الخاصة بك في قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بك ، مع تكامل عميق لـ:
فضولي حول ناقلات قاعدة بيانات الايجابيات والسلبيات بشكل عام؟ قارن مجتمعنا 44 قواعد بيانات المتجهات على أكثر من 30 ميزة.
تتضمن سجلات الإطار المرتبطة بالمرور معلومات سياقية ، مثل معرف العملية ونطاق الحزمة. يتم تصفية المعلومات التعريف الشخصية (PII) بشكل افتراضي ولكن يمكن تعريضها مع متغير بيئة SUPERLINKED_EXPOSE_PII إلى true .
هل تحتاج إلى مساعدة؟ نحن هنا لدعمك:
يرجى إنشاء مشكلات/مناقشات منفصلة لكل موضوع لمساعدتنا على معالجة ملاحظاتك بشكل أفضل. شكرا لك على المساهمة!
