AskAITools コミュニティエディション
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Askaitools コミュニティエディション
紹介 :
AskAIToolsは、AI製品分野に特化した最先端の検索エンジンプロジェクトです。正確で包括的、迅速かつスマートな検索体験を提供することで、ユーザーがAI製品を発見する方法を根本的に変革することを目指しています。本プロジェクトには、商用版とコミュニティ版があり、コミュニティ版は基本的なフロントエンドインターフェースと検索機能を提供し、コードは完全にオープンソースです。AskAIToolsはハイブリッド検索エンジンアーキテクチャを採用し、キーワード検索と意味検索機能を組み合わせ、統計データと加重融合技術により、関連性と人気度のバランスを実現しています。
ターゲットユーザー :
AskAIToolsは、専門的な検索エンジンの構築または使用が必要な開発者や組織、特にAI製品分野に特化したユーザーに適しています。適切なAIソリューションの迅速な発見、検索効率と精度の向上に役立ちます。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 54.6K
使用シナリオ
AI製品カタログウェブサイトの構築
内部ドキュメント検索システムとして
特定分野の垂直検索エンジンの迅速な構築
製品特徴
キーワード検索と意味検索機能を提供
開発者が専門的な垂直検索エンジンまたは内部ドキュメント検索システムを迅速に構築することを支援
フロントエンドフレームワークにNext.js、デプロイプラットフォームにVercelを使用
スタイルデザインにTailwind CSSを使用
データベースにSupabase、全文検索にPostgreSQLを使用
PgvectorとSupabase Vector Databaseを利用した意味ベクトル検索
OpenAI text-embedding-3モデルを統合して意味ベクトルを生成
使用チュートリアル
1. 特定分野のデータを収集?整理し、AskAIToolsのデータテーブル構造に合わせて調整する
2. プロジェクト内のitemテーブル構造を変更し、テーブルを作成してSupabaseにデータを取り込む
3. 環境変数テンプレートをコピーして名前を変更し、SupabaseとOpenAIの設定情報を記入する
4. 必要に応じて検索パラメータと戦略を調整する
5. ローカル開発環境で`yarn install`を実行して依存関係をインストールした後、`yarn dev`を実行して開発サーバーを起動する
6. Vercel公式ドキュメントに従って、プロジェクトをVercelにデプロイする
7. デプロイ完了後、成果を祝う
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