機械学習が実現するワンランク上の検索

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。