Inicio rápido de Elasticsearch Relevance Engine

En esta serie de Inicio rápido de 3 pasos, aprenderás sobre Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE), diseñado para impulsar las aplicaciones de búsqueda de AI. Ve las características de ESRE en acción, como habilitar la búsqueda semántica con un clic, hospedar y usar tu propio modelo de ML personalizado e integrarte en LLM para crear experiencias de AI generativa.

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Ahora es tu turno

Ahora que has visto los videos de inicio rápido, sigue los pasos a continuación para practicar lo que aprendiste. Si no tienes una instancia de Elastic Cloud, inicia una prueba gratuita de 14 días.

  • Paso 1

    1. Obtén información sobre las características de Elasticsearch Relevance Engine.
    2. Crea un despliegue de "Inicio rápido: Elasticsearch Relevance Engine".
    3. Inicia Elasticsearch Relevance Engine.

  • Paso 2

    1. Ingesta datos usando el conector MySQL nativo de Elastic.
    2. Enriquece los datos con el modelo de machine learning patentado de Elastic (ELSER).
    3. Prueba las búsquedas de texto y búsqueda semántica.
    4. Carga un modelo de ML de terceros desde Hugging Face.
    5. Genera incrustaciones de vectores.
    6. Prueba la búsqueda de vectores y la búsqueda híbrida.

  • Paso 3

    1. Abre un ejemplo de cuaderno de colaboraciones de Google desde Elasticsearch-labs para crear una aplicación de AI generativa.
    2. Ingesta un set de datos de Wikipedia con incrustaciones de OpenAI en Elasticsearch.
    3. Crea una aplicación Streamlit simple para implementar la generación aumentada de recuperación (RAG) con Elasticsearch Relevance Engine.
    4. Haz una pregunta simple, como "¿quién es Beethoven?". Ve los documentos relevantes recuperados de Elasticsearch y pásalos por la ventana de contexto hacia el modelo de transformadores.

Ve las publicaciones recientes sobre búsqueda de AI, LLM y bases de datos de vectores en Elastic Search Labs.

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