使用 Jina AI 在 Elastic Inference Service 上进行语义搜索

Ugo Sangiorgi

首席产品营销工程师

Elastic

Ranjana Devaji

首席产品营销经理

Elastic

加入我们，探索如何使用 Elasticsearch 向量数据库和 Jina AI 模型构建卓越的 AI 驱动搜索体验。在智能体 AI 时代，相关性较差所带来的成本在任务循环的每一步都在累积；现在，正确的检索比以往任何时候都更为重要。本实践课程的重点是利用 Elastic 作为 AI 的核心数据平台，将非结构化、孤立的数据转化为可操作的信息。

我们将使用 Elastic Cloud Serverless 进行现场演示，向您展示如何轻松实现语义搜索。您将了解 Elastic Inference Service 如何简化模型部署和维护的复杂性，让您能够使用原生 Jina AI 模型进行文本嵌入和重排序。

亮点

• Elasticsearch 向量数据库：了解 Elasticsearch 向量数据库如何通过嵌入、向量搜索、混合检索、过滤和重排在单个平台上帮助您提供高精度搜索和可扩展的 AI 体验。
• 搜索方法解密：比较词汇搜索 (BM25) 的精确性、向量搜索基于意图的理解力以及混合搜索的综合能力。
• Elastic Inference Service：了解如何使用此服务将字段指向特定模型，而无需手动扩展或维护。
• 动手实践：启动一个 Elastic Cloud Serverless 项目并配置 Jina AI 模型，以实现高精度嵌入和重排序。
• 原生 Jina AI 集成：了解 Jina AI 最先进的多语言模型如何为嵌入和重排序提供卓越的性能。
• 简化语义文本：探索 semantic_text 字段类型，它会自动为您的数据生成嵌入，从而实现跨语言搜索和复杂的自然语言查询。

其他资源

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• 了解有关 Jina AI 的更多信息。
• 请查看我们关于文本嵌入和语义搜索的文档
• 请跟随自定义演示进行操作
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