Elastic Inference ServiceでのJina AIを使用したセマンティック検索

Ugo Sangiorgi

Principal Competitive Intelligence Manager

Elastic

Ranjana Devaji

プリンシパルプロダクトマーケティングマネージャー - Elasticsearch

Elastic

Jina AIモデルとElasticsearchベクトルデータベースを活用して、優れたAI駆動型検索エクスペリエンスを構築する方法を学ぶためにぜひご参加ください。エージェントAIの時代においては、関連性の低さがタスクベースのループの各段階でコストを増大させます。適切な検索の実現はこれまで以上に重要です。この実践的なセッションでは、ElasticをAIの中核データプラットフォームとして活用することで、構造化されていない、分断されたデータを実用的な情報に変換することに焦点を当てます。

Elastic Cloud Serverlessを使用したライブデモを通じて、セマンティック検索を簡単に実装する方法をご紹介します。Elastic Inference Serviceがどのようにモデルのデプロイとメンテナンスの複雑さを抽象化し、Jina AIのネイティブモデルをテキスト埋め込みや再ランキングに使用できるようにしているかを学びます。

ハイライト

• Elasticsearchベクトルデータベース：Elasticsearchベクトルデータベースが、埋め込み、ベクトル検索、ハイブリッド検索、フィルタリング、リランクを共通プラットフォームで提供する高精度の検索とスケーラブルなAI体験を支援する方法をご覧ください。
• 検索方法論の解明：語彙探索（BM25）の精度と、意図に基づくベクトル探索の理解、そしてハイブリッド探索の複合的なパワーを比較します。
• Elastic Inference Service：このサービスを使用して、手動でのスケーリングやメンテナンスの手間をかけずに、フィールドを特定のモデルに紐付ける方法を学びましょう。
• 実際に試してみる：Elastic Cloud Serverlessプロジェクトを立ち上げ、高精度な埋め込みと再ランキングのためにJina AIモデルを構成します。
• ネイティブのJina AI統合：Jina AIの最先端の多言語モデルが、埋め込みや再ランキングでどのように優れたパフォーマンスを発揮するかをご覧ください。
• セマンティックテキストを簡素化：semantic_textフィールドタイプは、データの埋め込みを自動的に生成し、異なる言語や複雑な自然言語クエリでの検索を可能にします。

参考資料

• 一緒に進めましょう：Elasticsearchの14日間の無料トライアルを開始するか、クラウドアカウントにログインしてください。
• Jina AIの詳細をご覧ください。
• テキスト埋め込みとセマンティック検索に関するドキュメントをご確認ください。
• カスタムデモに従って進める
• 次のステップに進む準備はできていますか？無料のオンデマンドトレーニングから始めましょう。