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.