Esta es una actualización de nuestra sesión Introducción a NLP: Parte I que incluye actualizaciones de las versiones 8.1-8.3 de la plataforma de Elastic.

Introducción de NLP moderno y búsqueda de vectores nativa en Elasticsearch. Aprovecha los nuevos modelos de ML para comprender el contexto, aumentar la velocidad y mejorar los resultados. Libera analíticas de texto incluso más avanzadas, como incrustación de oraciones semántica y modelos PyTorch de NLP de respuesta a preguntas con mucho menos esfuerzo y tiempo. Obtén las actualizaciones más recientes sobre la búsqueda de vectores, incluido el filtrado, las búsqueda por radio, la indexación incremental y más. Comienza con modelos prediseñados o escala los tuyos.

Aspectos destacados:

Uso de campos de vectores densos en Elasticsearch para la similitud de vectores
Filtrado de una búsqueda de vectores
Uso de una búsqueda por radio para definir el subconjunto de resultados considerado relevante para la búsqueda
Manejo de cambios incrementales en el índice
Compilación de aplicaciones usando búsqueda semántica con modelos NLP
Cómo trabajar con modelos PyTorch de HuggingFace
Uso de vectores y NLP para crear aplicaciones de búsqueda semántica modernas

Recursos adicionales:

Obtén tu kit de herramientas de búsqueda para la era de la AI: Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE)
Introducción a modelos NLP y búsqueda de vectores: Parte I
Introducción al NLP moderno con PyTorch en Elasticsearch
Introducing Approximate Nearest Neighbor (ANN) search (Introducción de la búsqueda de vecino más cercano aproximado [ANN])
Ejemplos integrales y de primeros pasos con NLP (serie de blogs)
Documentación: NLP
Documentación: tipos de campos de vector denso
¿Quieres probarlo tú mismo? Obtén más información sobre Elastic Cloud o, si estás listo para dar los primeros pasos, activa una prueba gratuita de 14 días.

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