

Discovai Search
紹介 :
DiscovAI-searchは、AIツールとカスタムデータ用に設計されたAI技術に基づく検索エンジンです。ベクトル検索技術を活用し、ユーザーのクエリをベクトルに変換することで、正確な類似性マッチングを実現します。Redisキャッシュ技術により、重複クエリへの応答速度を大幅に向上させています。さらに、様々なカテゴリと業界のAI製品を網羅した包括的なAI製品データベースを備えています。大規模言語モデル(LLM)を利用して、検索結果に基づいた詳細でコンテキストを意識した回答を提供します。ユーザーフレンドリーなインターフェースで、使いやすく、ユーザーが効率的にAI製品を発見するのに役立ちます。
ターゲットユーザー :
AIツールの開発者、研究者、そしてAI製品に関心のあるユーザーをターゲットとしています。これは、さまざまなAIツールの性能を迅速に検索して評価する必要がある専門家、およびAI技術がさまざまな業界でどのように適用されているかを知りたいユーザーに適しています。
使用シナリオ
開発者はDiscovAI-searchを利用して、自身のプロジェクトに適したAIツールを迅速に見つけます。
研究者はこのエンジンを通じて、特定分野におけるさまざまなAI製品の応用を探求します。
一般ユーザーは直感的なインターフェースを通じて、AI技術の最新動向を理解し学習します。
製品特徴
ベクトル検索:ユーザーのクエリをベクトルに変換し、正確なマッチングを実現します。
Redisキャッシュ:検索結果をキャッシュし、応答速度を向上させます。
包括的なAIデータベース:複数のカテゴリと業界のAI製品を含みます。
LLM駆動型回答:検索結果に基づいて詳細な回答を提供します。
ユーザーフレンドリーなインターフェース:直感的なデザインで、ナビゲーションとAI製品の発見が容易です。
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン:`git clone https://github.com/DiscovAI/DiscovAI-search`コマンドを実行します。
2. 依存関係のインストール:`discovvai-search`ディレクトリに移動し、`pnpm i`コマンドを実行します。
3. Supabaseの設定:Supabaseプロジェクトを作成し、`src/db/init.sql`を実行してデータベースを設定します。
4. Upstashの設定:ガイドに従ってUpstash Redisを設定し、データベースを作成して必要なアクセストークンを取得します。
5. キーの入力:`.env.local.example`を`.env.local`にコピーし、必要な構成情報を入力します。
6. アプリケーションのローカル実行:`pnpm dev`コマンドを実行し、http://localhost:3000にアクセスしてアプリケーションを使用します。
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