スタートアップの創業者が最適なインキュベーターを見つけるのを支援するマッチングツールの構築：エンド・トゥ・エンドのフリーランスプロジェクト

スタートアップ創業者の最適なインキュベーター選びをサポートするマッチングツールの構築：エンド・トゥ・エンドのフリーランスプロジェクト

Python、Pinecone、FastAPI、Pydantic、およびDockerを使用して、スタートアップの創業者に最適なインキュベーターを提案するプロジェクトの解説

Harnessは、起業家の旅をサポートすることに特化したスタートアップであり、彼らのコミュニティが最適なインキュベーターを見つけるためのツールであるマッチングツールを開発するために私に依頼しました。

この記事では、このプロジェクトのさまざまな段階、ソリューションの設計から提供までを解説します。

コンテキスト

この企業とその共同創業者は、コミュニティのスタートアップの創業者が世界中で最適なインキュベーターやアクセラレーターを見つけることができるツールを作成したいと考えています。

そのため、インキュベーターのウェブサイトから場所やさまざまな要件、資金調達の機会などの詳細などを手動で収集しました。さらに、関与度の高い創業者のコミュニティを活用しました。

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インキュベーターとコミュニティのデータを活用して、スタートアップの情報に基づいてトップkのインキュベーターを見つける方法が必要でした。

挑戦を受けました。

ソリューションの設計

概要

最初に見ると、このプロジェクトは、NetflixやAmazonのような推奨システムのように、ユーザーに最適なシリーズや製品を提案するために使用されるもののように見えました。クリック、レビュー、またはアップボートなどのユーザーの行動から、企業は最適な製品を予測し、推奨することができます。

しかし、この特定のシナリオでは、創業者の好みに関する事前のデータがありませんでした。したがって、この場合には推奨システムの構築は不可能でした。

代わりのアプローチとして、インキュベーターおよびスタートアップのデータをベクトル空間に埋め込んで類似性検索を行う方法が考えられます。単純に言えば、ベクトル間の距離を測定して、特定のスタートアップに近いインキュベーターを特定するという方法です。

しかし、このアプローチにはこの場合では多くの欠点がありました。

インキュベーターには、即座に結果につながる要素であるハードな基準があります…

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