Einführung in NLP-Modelle und die Vektorsuche: Teil I

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 Standpunktanalyse 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 semantischer Suchanwendungen

Weitere Ressourcen

• Holen Sie sich das passende Toolkit für die KI-Ära – die Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE)
• Einführung in NLP-Modelle und Vektorsuche: Teil II
• Dokumentation: NLP
• Dokumentation: Dichtevektor-Feldtypen
• Was bedeutet Vektorsuche?
• Sie möchten es selbst ausprobieren? Erfahren Sie mehr über Elastic Cloud oder probieren Sie Elastic Cloud 14 Tage lang kostenlos aus.