Hinweis: Diese Präsentation wird auf Englisch gehalten.
Einführung in die moderne Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die native Vektorsuche in Elasticsearch. Nutzung neuer ML-Modelle für Kontextgewinn, höheres Tempo und bessere Ergebnisse. Nutzung professioneller Textanalysefunktionen, wie Erkennung benannter Entitäten (NER), semantische Texteinbettung, Emotions- und Sentimentanalyse oder Textklassifizierung, mit deutlich weniger Arbeits- und Zeitaufwand. Beginnen Sie mit vordefinierten Modellen oder skalieren Sie Ihr eigenes Modell.
Highlights:
- Nutzung von Lucene 9 und Dichtevektorfeldern
- NLP-Beispiele für NER, Textklassifizierung und Texteinbettung
- Verwendung von NLP-, HuggingFace- and PyTorch-Modellen
- Nutzung von Vektoren und NLP zum Erstellen moderner Anwendungen für die semantische Suche
Weitere Ressourcen:
- Einführung in NLP-Modelle und die Vektorsuche: Teil II
- Dokumentation: NLP
- Dokumentation: Dichtevektor-Feldtypen
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