Elastic Search : Ajout de la recherche au site web

Familiarisez-vous avec Elastic Search et apprenez à ingérer, puis à visualiser vos données grâce à Elastic Cloud.

Elasticsearch comprend un vaste éventail de fonctionnalités d'ingestion des données, qui vous aident à relever vos défis professionnels. Regardez ce webinar et :

• Apprenez à rassembler des données dispersées en un seul endroit afin de créer des expériences de recherche.

• Comprenez comment fonctionnent les outils à utiliser pour vos types de données spécifiques, y compris les pipelines d'inférence des données et du Machine Learning, le catalogue de connecteurs et le robot d'indexation d'Elastic, entre autres.

• Regardez les démonstrations en direct à l'aide d'ensembles de données du support technique client.

Commencez un essai de 14 jours. Une fois que vous avez accédé à cloud.elastic.co et créé votre compte, suivez les étapes décrites ci-dessous pour découvrir comment lancer votre première suite Elastic dans l'une des régions (plus de 50) prises en charge dans le monde.

Si vous cliquez sur Edit setting (Modifier les paramètres), vous pouvez sélectionner un fournisseur cloud, comme Google Cloud, Microsoft Azure ou AWS. Ensuite, vous pouvez désigner la région de votre choix. Vous pouvez également modifier le profil matériel afin de mieux personnaliser le déploiement en fonction de vos besoins. Enfin, la dernière version d'Elastic est présélectionnée par défaut.

À la création de votre déploiement, un nom d'utilisateur et un mot de passe vous seront donnés. Veillez bien à copier ou à télécharger ces informations, car vous en aurez besoin lors de l'installation de vos intégrations.

Maintenant que vous avez créé votre déploiement, vous pouvez commencer à intégrer des données dans Elastic. Pour ce faire, utilisons le robot d'indexation d'Elastic. Tout d'abord, sous l'onglet Search (Recherche), sélectionnez Add search to my website (Ajouter la recherche à mon site web).

Ensuite, cliquez sur Start (Démarrer) sur le panneau qui s'affiche.

Pour configurer le robot d'indexation, consultez cette visite guidée ou suivez les instructions ci-dessous.

À présent, créez un index. Dans le cadre de ce guide, nous allons ingérer des articles de blog sur le site elastic.co/fr.

Après avoir donné un nom à votre index, cliquez sur Create index (Créer l'index). Ensuite, cliquez sur Validate Domain (Valider le domaine), puis sur Add domain (Ajouter le domaine).

Après avoir ajouté le domaine, en bas à droite de la page, cliquez sur Edit (Modifier) afin d'ajouter un sous-domaine, le cas échéant.

Ensuite, sélectionnez Crawl rules (Règles d'exploration), puis ajoutez vos règles comme expliqué ci-dessous.*

Envisagez-vous d'utiliser la recherche vectorielle dans le cadre de votre expérience de recherche ? Elastic met à disposition deux types de recherche vectorielle, à savoir "dense" (aussi appelée "recherche vectorielle des k plus proches voisins") et "éparse", comme Elastic Learned Sparse Encoder (ELSER).

La recherche vectorielle éparse est la solution la plus simple pour vous lancer. Elastic met à votre disposition un modèle prêt à l'emploi, c'est-à-dire le modèle Learned Sparse Encoder, pour la recherche sémantique. Ce modèle fournit les meilleures performances par rapport à un éventail d'ensembles de données, notamment les données financières, les relevés météorologiques et les questions-réponses. Il est conçu pour garantir une pertinence exceptionnelle dans les domaines, sans nécessiter de réglage supplémentaire.

Regardez cette démo interactive afin de comprendre pourquoi les résultats de recherche sont plus pertinents lorsque vous testez le modèle Learned Sparse Encoder d'Elastic avec l'algorithme BM25 textuel d'Elastic.

En outre, Elastic prend en charge les vecteurs des k plus proches voisins afin de mettre en œuvre la recherche de similarités pour les données non structurées autre que les textes, comme les vidéos, les images et les fichiers audio.

Avantage conféré par les recherches sémantique et vectorielle, ces technologies permettent à la clientèle d'utiliser un langage intuitif dans ses requêtes. Par exemple, si vous voulez obtenir les lignes directrices d'une entreprise concernant un revenu secondaire, vous pourriez chercher "activité parallèle", soit une expression peu susceptible d'apparaître dans un document formel du service des ressources humaines.

Consultez ce guide pratique afin de savoir comment développer une expérience de recherche sémantique à l'aide de la recherche vectorielle.

Votre expérience de recherche est devenue réalité. Comment l'améliorer à présent ? Tirez parti des analyses comportementales pour étudier l'implication de vos utilisateurs dans vos applications et sur vos sites web. Vous pouvez utiliser cette information pour améliorer la pertinence de vos résultats de recherche et pour identifier les lacunes dans votre contenu.

Regardez cette visite guidée afin de savoir comment mettre en place l'analyse comportementale.

• Premiers pas avec Elasticsearch
• Recherche dans des bases de données et des systèmes d'entreprise
• Mise en place d'une expérience de recherche optimisée par l'IA
• Bloc-notes Jupyter pour la prise en main de la recherche