firstbatch sdk

FirstBatch SDK

FirstBatch SDKは、ベクトルデータベースを統合し、アプリケーションでパーソナライズされたAIエクスペリエンスを駆動するためのインターフェイスを提供します。

重要な機能

• 永続的なIDまたは一時セッションでユーザーセッションをシームレスに管理する
• リアルタイムでユーザーの埋め込みを更新するために、いいね！、クリックなどのような信号アクションを送信します
• 各ユーザーの埋め込みに合わせたデータのパーソナライズされたバッチを取得する
• 複数のベクトルデータベース統合のサポート：Pinecone、Weaviateなど。
• 一般的なパーソナライズユースケースの組み込みアルゴリズム
• Pythonクラスと環境変数を使用した簡単な構成

はじめる

前提条件

• Python 3.9+
• FirstBatchのAPIキーと選択したベクトルデータベース

インストール

 pip install firstbatch

基本的な使用法

1. 選択したVectordbを初期化します

    api_key = os . environ [ "PINECONE_API_KEY" ]
   env = os . environ [ "PINECONE_ENV" ]
   
   pinecone . init ( api_key = api_key , environment = env )
   index = pinecone . Index ( "your_index_name" )
   
   # Init FirstBatch
   config = Config ( batch_size = 20 )
   personalized = FirstBatch ( api_key = os . environ [ "FIRSTBATCH_API_KEY" ], config = config )
   
   personalized . add_vdb ( "my_db" , Pinecone ( index , embedding_size = 1536 ))

パーソナライズ

2. ニーズに合ったアルゴリズムを使用してセッションを作成します

    session = personalized . session ( algorithm = AlgorithmLabel . AI_AGENTS , vdbid = "my_db" )

3. 推奨事項を作成します

    ids , batch = personalized . batch ( session )

4. ユーザーに信号を追加して、埋め込みを形作ります

    user_pick = 0  # User liked the first content from the previous batch.
   personalized . add_signal ( session , UserAction ( Signal . LIKE ), ids [ user_pick ])

サポート

問題や質問については、 [email protected]にお問い合わせください。

リソース

• ユーザー埋め込みガイド
• SDKドキュメント

高度にパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを得るために、技術に飛び込み、FirstBatch SDKを活用してください。