Elasticsearchがお届けする最新のNLPとネイティブベクトル検索の概要について説明します。新しい機械学習モデルを使用してコンテクストを把握し、スピードと結果の品質を向上させましょう。固有表現抽出（NER）、セマンティックテキスト埋め込み、感情とセンチメントの分析、テキスト分類などの高度なテキスト分析を、非常に手軽に、かつ短時間で実施できます。プリビルトのモデルで始めることも、自作のモデルをスケールすることもできます。
主な内容
- Lucene 9と高密度ベクトルフィールドを活用する方法
- 固有表現抽出、テキスト分類、テキスト埋め込みでのNLPの例
- NLP、Hugging Face、PyTorchモデルの使用
- ベクトルとNLPを使用した最新のセマンティック検索アプリケーションの作成
参考資料
- NLPモデルとベクトル検索の概要：パート2
- ドキュメント：NLP
- ドキュメント：高密度ベクトルフィールドタイプ
- 実際に触れてみましょう。Elastic Cloudについて詳しくご覧いただくことも、14日間の無料トライアルを試用してすぐに使い始めることもできます。
注: このプレゼンテーションは英語です。