Elasticsearchにおける決定論的なガードレールを備えたエージェント型AI検索による安全なクエリ実行
LLMがクエリを直接生成すると、エージェント型AI検索システムが失敗することがよくあります。決定論的なガードレールと制御プレーンアーキテクチャーが、Elasticsearchでどのように安全で信頼性が高く、統制されたクエリ実行を実現するかを学びましょう。
eコマース検索のパーソナライズ：購入履歴とユーザーコホートの統合
ガバナンスを損なうことなく、Elasticsearchでパーソナライズされたeコマース検索エクスペリエンスを作成する方法を学びましょう。この記事では、顧客が過去に購入した商品をブーストする方法と、ユーザープロファイルに基づいて顧客レイヤー固有のポリシーを有効にする方法について説明します。
eコマース検索ガバナンスのためのElasticsearchパーコレーター：曖昧なクエリをガバナンスを備えた検索戦略に変換
Elasticsearchパーコレーターを使用して検索ガバナンスを実装する方法を学びましょう。このブログでは、本番環境で統制されたポリシーエンジンを構築し、制御されたデータ取得戦略を作成するために必要なパターンについて概説します。
eコマース検索を管理するための制御プレーンの構築
コード変更なしで、競合する検索ポリシーを単一の実行計画にまとめるeコマースのガバナンスを備えた制御プレーンを構築する方法。
マッピングの競合を解決するデータストリームの再インデックス
データストリームの再インデックスでElasticsearchマッピングの競合を修正する方法を学びます。このブログでは、インデックス再構築のプロセスと、新しいデータが正しくマッピングされるようにする方法について説明します。
eコマース検索にガバナンスが必要な理由
ガバナンスがないeコマース検索が不十分になる理由と、制御レイヤーが予測可能で意図に基づいた結果を保証し、検索の改善を実現する方法について学びましょう。
高いスループットと低いレイテンシ：AWS上のElastic Cloud Serverlessがパフォーマンスを大幅に向上
Elasticsearch ServerlessのAWSインフラを、より新しい、より高速なハードウェアにアップグレードしました。この大幅なパフォーマンス向上によって、クエリの高速化、スケーリングの向上、コストの削減がどのように実現されるかを学びます。
ハイブリッド検索再ランキングによる多言語埋め込みモデルの関連性の向上
Cohere の再ランカーと Elasticsearch のハイブリッド検索を使用して、E5 多言語埋め込みモデルの検索結果の関連性を向上させる方法を学びます。
Elasticsearch に多言語埋め込みモデルをデプロイする
Elasticsearch でベクトル検索とクロスリンガル検索を行うために、e5 多言語埋め込みモデルをデプロイする方法を学びます。
Elastic Open Web Crawler をコードとして
GitHub Actions を使用して Elastic Open Crawler の構成を管理する方法を学びます。これにより、リポジトリに変更をプッシュするたびに、その変更がクローラーのデプロイされたインスタンスに自動的に適用されます。