Elastic検索：Webサイトに検索を追加する

Elastic検索と、Elastic Cloudでデータを取り込んで表示する方法の概要について理解を深めることができます。

Elasticsearchには、ビジネス上の課題の解決に役立つ幅広いデータインジェスト機能が含まれています。このウェビナーでは、次のことを確認できます。

• 分散したデータを1つの場所にまとめて検索エクスペリエンスを構築する方法

• Elastic Webクローラー、コネクターカタログ、データとMLの推定パイプラインなど、特定のタイプのデータに使用できるツール

• カスタマーサポートデータセットを使用したライブデモ

14日間の無料トライアルを開始しましょう。cloud.elastic.coに移動して、アカウントを作成した後は、次の手順に従い、世界中の50以上の対象リージョンのいずれかで最初のElastic Stackを立ち上げる方法についてご覧ください。

［設定の編集］をクリックすると、Google Cloud、Microsoft Azure、AWSなどのクラウドプロバイダーを選択できます。クラウドプロバイダーを選択した後は、関連するリージョンを選択できます。次に、いくつかの異なるハードウェアプロファイルから選択し、ニーズに合わせてデプロイを効果的にカスタマイズできます。さらに、最新バージョンのElasticがあらかじめ選択されています。

デプロイの作成中に、ユーザー名とパスワードが表示されます。統合をインストールするときに必要になるため、必ずこの情報をコピーするかダウンロードしてください。

デプロイを作成したら、データをElasticに取り込みましょう。そのためには、ElasticのWebクローラーを使います。まず、［検索］タブで［Webサイトに検索を追加する］タイルを選択します。

次に、表示されるフライアウトで［開始］をクリックします。

Webクローラーを設定するには、このガイドツアーを確認するか、以下の指示に従ってください。

インデックスを作成します。今回は、ガイドのテーマに沿ってelastic.co全体のブログをインジェストします。

インデックスに名前を付けたら［インデックスの作成］を選択します。次にドメインを検証し、ドメインを追加します。

画面の右下でドメインを追加したら、［編集］を選択し、必要に応じてサブドメインを追加します。

次に、［クロールルール］を選択して、以下のようにクロールルールを追加します。*

検索エクスペリエンスの一環としてベクトル検索を活用しませんか。Elasticのベクトル検索は、"高密度"（kNNベクトル検索）と"低密度"（ElasticのLearned Sparse Encoder（ELSER）など）の2つの形態に分かれます。

低密度ベクトル検索の方が簡単に使い始められます。ElasticのLearned Sparse Encoderモデルでは、設定なしですぐにセマンティック検索を使用できます。このモデルは、財務データ、気象データ、質問と回答のペアなどのさまざまなデータセットに対応し、優れた結果を提供します。細かい調節をすることなく、領域を横断した関連性の高い検索が可能になるよう構築されています。

このインタラクティブなデモで、ElasticのテキストBM25アルゴリズムにElasticのLearned Sparse Encoderモデルを試すことによって検索結果の関連性がさらに高くなるしくみをご覧ください。

さらに、Elasticはテキスト以外の非構造化データ、たとえば動画、画像、音声などに対する類似検索の性能を向上させるために、kNNベクトルにも対応しています。

セマンティック検索とベクトル検索のメリットは、お客様が検索クエリに直感的な言葉を使用できるということです。たとえば、副業に関する職場のガイドラインを検索する場合、人事のドキュメントで正式には使われているわけではない"ダブルワーク"という言葉でも検索することができます。

ベクトル検索を使用してセマンティック検索エクスペリエンスの構築を行うには、このステップバイステップのガイドをご確認ください。

検索エクスペリエンスを立ち上げた後も、さらに改善を進めることができます。ふるまい分析を使用することで、Webサイトやアプリケーション全体でユーザーのエンゲージメントを分析できます。この情報は、検索結果の関連性を高め、コンテンツのギャップを特定するのに使用できます。

このガイドツアーで、ふるまい分析を開始する方法を学びましょう。

• Elasticsearchを使い始める
• データベースや業務用システムを横断して検索
• AIを活用する検索エクスペリエンスの構築
• Jupyterノートブックを使った検索の開始