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のベクトルデータベースで埋め込みの作成、格納、クエリを実行しましょう。

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、Python、変換器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で予測的モデルを適用するには、変換ユーティリティを使用してElasticsearchインデックスの生データをデータフレームに変換します。

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を組み込むことで、検索の動作をパーソナライズします。

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。Elasticの設定不要なモデルを使うことも、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ベクトル検索やANNアルゴリズムを使用して、モデルを構築することもできます。

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。

ベクトルフィールドやテキスト類似性検索を使用して、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、ユーザーに関連性の高い回答をすばやく提示できます。新たなエクスペリエンスを強化するLLMや生成AIを使用すると、独自のデータをリンクさせてより関連性の高い出力が得られます。

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。