Elasticsearch Relevance Engineクイックスタート

この3ステップのクイックスタートシリーズでは、AI検索アプリケーションを強化するために設計されたElasticsearch Relevance Engine™（ESRE）を使用します。ワンクリックでのセマンティック検索の有効化、独自のカスタムMLモデルのホスティングと使用、LLMとの統合による生成AI体験の構築など、ESREの機能の動作をご覧ください。

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クイックスタートビデオをご覧いただいたので、学習した内容を次の手順にしたがって実践してみましょう。Elastic Cloudインスタンスをお持ちでない場合は、14日間の無料トライアルをご利用ください。

  • 手順1

    1. Elasticsearch Relevance Engineの機能についてさらに詳しく
    2. 「クイックスタート：Elasticsearch Relevance Engine」のデプロイを作成する
    3. Elasticsearch Relevance Engineをローンチする

  • 手順2

    1. ElasticのネイティブMySQLコネクターを使用してデータを取り込む
    2. Elastic独自の機械学習モデル（ELSER）でデータをエンリッチする
    3. 全文検索とセマンティック検索を試す
    4. Hugging FaceからサードパーティのMLモデルをアップロードする
    5. ベクトル埋め込みを生成する
    6. ベクトル検索とハイブリッド検索を試す

  • 手順3

    1. Elasticsearch-labsからGoogle colabノートブックの例を開き、生成AIアプリケーションを構築する
    2. Elasticsearchに埋め込まれたOpenAIでWikipediaのデータセットを取り込む
    3. Elasticsearch Relevance Engineを使用して検索拡張生成（RAG）を実装するためのシンプルなStreamlitアプリケーションを構築する
    4. 「ベートーヴェンとは誰ですか？」というような簡単な質問をする Elasticsearchから取得した関連ドキュメントを参照し、コンテキストウィンドウを介して変換器モデルに渡す

AI検索、LLM、ベクトルデータベースに関する最近の投稿は、Elastic Search Labsでご覧いただけます。

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