- सेमांटिक/न्यूरल सर्च परिणामों को रियल-टाइम में पर्सनलाइज़ करने और रिकमेंडेशन सिस्टम बनाने में मदद करने वाली ओपन सोर्स रैंकिंग सेवा
- मौजूदा सर्च इंजन के ऊपर Learning-to-Rank री-रैंकिंग, LLM-आधारित सेमांटिक सर्च, collaborative filtering रिकमेंडेशन आदि का समर्थन
- क्लिक·खरीद जैसे कस्टमर सिग्नल को रैंकिंग में एकीकृत करके CTR ऑप्टिमाइज़ेशन प्रदान करता है, और सेशन/विज़िटर प्रोफ़ाइल को ट्रैक करके रियल-टाइम पर्सनलाइज़ेशन लागू करता है
- 10–20ms latency स्तर की हाई-स्पीड री-रैंकिंग, Redis-आधारित state management को आधार बनाकर horizontal scaling का समर्थन, जिससे हजारों RPS प्रोसेस किए जा सकते हैं
- CTR, Referer, UA, समय आदि दर्जनों सामान्य रैंकिंग सिग्नल को तुरंत कैलकुलेट करता है, और data source integration के जरिए लॉग इनजेशन को सरल बनाता है
- Docker के माध्यम से 1 मिनट के भीतर standalone मोड में शुरू किया जा सकता है, और data import, ML model training, API start को एक ही कमांड से चलाया जा सकता है
- इससे क्या बनाया जा सकता है?
- Semantic Search: नवीनतम LLM का उपयोग करके Elasticsearch/OpenSearch को क्वेरी का अर्थ समझने में सक्षम बनाना
- Recommendations: collaborative filtering (ALS) तथा content-based/semantic recommendation सिस्टम बनाना
- Learning-to-Rank: मौजूदा सर्च की सूक्ष्म ऑप्टिमाइज़ेशन और batch/online learning इंटीग्रेशन
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