firstbatch sdk

Firstbatch SDK

FirstBatch SDK는 벡터 데이터베이스를 통합하고 응용 프로그램에서 개인화 된 AI 경험을 전원하는 인터페이스를 제공합니다.

주요 기능

• 지속적인 ID 또는 임시 세션으로 사용자 세션을 원활하게 관리합니다.
• 사용자 임베딩을 실시간으로 업데이트하려면 좋아요, 클릭 등과 같은 신호 작업을 보내십시오.
• 각 사용자의 임베딩에 맞춰진 개인화 된 데이터 배치 가져 오기
• 다중 벡터 데이터베이스 통합 지원 : Pinecone, Weaviate 등
• 일반적인 개인화 사용 사례를위한 내장 알고리즘
• 파이썬 클래스 및 환경 변수를 사용한 쉬운 구성

시작하기

전제 조건

• 파이썬 3.9+
• FirstBatch 및 선택한 벡터 데이터베이스 용 API 키

설치

 pip install firstbatch

기본 사용

1. 선택한 vectordb를 초기화하십시오

    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 ))

개인화

2. 필요에 맞는 알고리즘으로 세션을 만듭니다

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

3. 추천하십시오

    ids , batch = personalized . batch ( session )

4. 사용자는 신호를 추가하여 임베딩을 형성 할 수 있습니다

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

지원하다

모든 문제 또는 쿼리의 경우 [email protected] 에 문의하십시오.

자원

• 사용자 임베딩 가이드
• SDK 문서

고도로 개인화 된 사용자 경험을 위해 기술에 대해 자유롭게 다이빙하고 Firstbatch SDK를 활용하십시오.