Prise en main rapide d'Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)

Dans cette prise en main rapide en trois étapes, vous apprendrez à utiliser Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE), conçu pour exécuter les applications de recherche propulsée par l'intelligence artificielle. Vous verrez en action les fonctionnalités de l'ESRE, telles que l'activation de la recherche sémantique en un clic, l'hébergement et l'utilisation de votre propre modèle personnalisé de Machine Learning et l'intégration de grands modèles de langage pour créer des expériences d'IA générative.

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À vous de jouer

Maintenant que vous avez regardé les vidéos de prise en main rapide, suivez les étapes ci-dessous afin de mettre en pratique vos apprentissages. Si vous ne disposez pas d'une instance Elastic Cloud, démarrez un essai gratuit de 14 jours.

  • 1ère étape

    1. Découvrez les fonctionnalités Elasticsearch Relevance Engine
    2. Créez un déploiement "Prise en main rapide : Elasticsearch Relevance Engine"
    3. Lancez Elasticsearch Relevance Engine

  • 2e étape

    1. Ingérez des données à l'aide du connecteur natif MySQL d'Elastic
    2. Enrichissez les données grâce au modèle de Machine Learning propriétaire d'Elastic (ELSER)
    3. Essayez la recherche full text et la recherche sémantique
    4. Importez un modèle de Machine Learning tiers à partir de Hugging Face
    5. Générez des plongements vectoriels.
    6. Essayez la recherche vectorielle et la recherche hybride.

  • 3e étape

    1. Ouvrez un exemple de bloc-notes Google Colab depuis Elasticsearch-labs pour concevoir une application d'intelligence artificielle générative.
    2. Ingérez un ensemble de données Wikipédia avec des prolongements Open AI dans Elasticsearch.
    3. Développez une application Streamlit simple pour mettre en place la Génération augmentée de récupération (RAG) à l'aide d'Elasticsearch Relevance Engine.
    4. Posez une question simple, comme "Qui était Beethoven ?". Consultez les documents pertinents récupérés d'Elasticsearch et transférez-les à l'aide de la fenêtre contextuelle dans le modèle de transformateur.

Consultez les derniers articles sur la recherche propulsée par l'intelligence artificielle, les grands modèles de langage et les bases de données vectorielles sur Elastic Search Labs.

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