機械学習検索

機械学習が実現するワンランク上の検索

Elasticのソリューションには、機械学習と自然言語処理の最先端技術が詰め込まれています。フレキシブルな機能性を備え、手軽な実装を可能にするツール群を活用しましょう。アプリにセマンティック検索や画像検索、パーソナライゼーション、質問への回答機能を組み込んで、検索エクスペリエンスを確実に向上させることができます。

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Elasticが誇るパワフルな自然言語処理や固有表現抽出、センチメント分析機能のツアーをご覧ください。

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仕様

機械学習を自在に活用

ネイティブに稼働する機械学習やベクトル検索を組み込んだアプリを開発も、Elasticなら思いのまま。卓越した検索関連性やパフォーマンス、パーソナライゼーションを実現できます。データセットの分類、アノマリーの検知のほか、傾向の特定や予測に挑戦してみましょう。

  • ベクトル検索

    ElasticはLuceneのベクトルフィールドとHNSWを用いた近似最近傍(ANN)をベースとし、ベクトルベースの検索コンセプトに検索クエリを一致させることで検索アプリをすばやく正確に動作させます。この仕組みは、特に大規模データですぐれた実力を発揮します。

  • NLPサポート&モデル管理

    Elasticは最新の自然言語処理をサポートしています。ElasticsearchのインジェストパイプラインにPyTorchやPythonのモデルを使用して、センチメント分析やテキスト分類、固有表現抽出(NER)を実行できます。またHugging Faceで人気のTransformersモデルをインポートすることも可能です。

  • 予測的モデル

    教師あり学習による予測的モデルを構築、適用すると、データをさまざまなカテゴリーに分類したり、傾向を予想したりできます。Elasticでは、生データをデータフレームにマッピングするデータ変換を行うことで予測的モデルを適用します。

一般的な機械学習タスク

検索のユースケースに機械学習を導入する

機械学習検索は無限に応用できる技術です。驚異的な関連性を誇るElasticの検索性能と機械学習を組み合わせることで、検索エクスペリエンスと管理を内部メカニズムから大幅に強化できます。

  • パーソナライゼーション

    エンドユーザーの位置情報やアカウントステータス、購入履歴、組織での役職に応じて検索レスポンスをカスタマイズできます。固有表現抽出やテキスト分類、センチメント分析を組み込むことで、検索の動作をパーソナライズします。

  • セマンティック検索

    ベクトル検索と近似最近傍(ANN)アルゴリズムを組み込んだ自然言語検索は、よりすばやく、大規模に、より正確な結果を返します。ベクトル検索やANNアルゴリズムは、コンテクスト情報を捉え、クエリの背後にある意図を引き出す技術です。

  • 画像検索

    大規模なデータセットの画像同士を比較する技術です。商品の検索やクロスセリング、画像追跡、認証に応用できます。

  • 質問と回答

    WebサイトのFAQページやヘルプセンター、ナレッジベースなどから類似の回答を見つけ、エンドユーザーに関連性の高い回答をすばやく提示できます。ベクトルフィールドやテキスト類似性検索、fill-mask(穴埋め)タスク、テキスト分類タスクを活用して開発します。

  • コンテンツのエンリッチ

    コンテンツを整理することで、Webサイトに5つ星のカスタマーレビューを表示したり、類似の新着情報を目立たせたり、また調査データの分類や、カスタマーサポートの問題の転送を行うこともできます。固有表現抽出やテキスト埋め込み、ゼロショットテキスト分類、センチメント分析を活用して開発します。

  • 傾向の特定

    コンテンツや商品カタログに潜むギャップなど、検索データ内のパターンを検知し、応答します。検索分析やビヘイビアを分類、集合、相関付ける機械学習モデルを用いて開発します。

ここが違う、Elastic

複雑なものを、シンプルに

機械学習に統合性と柔軟性、スケーラビリティをもたらすElasticのツール群を活用しましょう。教育済みモデルを手軽に利用して、大規模に運用できます。業界固有のニーズを満たす独自のモデルを開発、調整して、組織的なイノベーションを実現することも可能です。

  • 機械学習を内蔵

    Elasticsearchは機械学習を内蔵しています。だから、外部のエンドポイントにエクスポートしなくてもデータを効率的に統合できます。

  • フレキシブルなアプリ

    使いやすく、極限まで設定をカスタマイズできます。最先端&機械学習ベースの検索を構築してみましょう。

  • あらゆるユースケースでスケール

    テストして運用化したら、スケールアップ。それがElasticsearchのスタイルです。おなじみの検索プラットフォームには、機械学習が内蔵されています。