이 글에서는 Elasticsearch 8.9에 추가된 일본어 호환 자연어 처리를 사용하여 일본어로 시맨틱 검색(의미를 위한 검색)과 텍스트 분류(정서 분석) 기능을 구현하는 방법을 설명합니다.
Elastic을 통해 검색 정확도를 개선하여 수익을 두 배로 늘린 전자상거래 마켓플레이스 Modalova
Modalova의 창립자인 Gabriel Kaam은 Elasticsearch를 구현하여 방대한 재고를 효율적으로 처리하고 고객에게 더욱 개인별로 맞춤화된 결과를 제공했습니다. 그 결과, 전환율이 30%에서 50%로 증가하고 1년 만에 수익이 두 배로 늘어났습니다.
Elasticsearch 인덱스란 무엇인가?
Elasticsearch의 인덱스가 무엇인지와 관계형 데이터베이스와 어떻게 비교되는지 살펴봅니다. 유연한 저장 공간, 효율적인 검색, 고급 색인 및 검색 기능에 대해 알아봅니다.
Elastic Stack의 정보 검색 개선: 하이브리드 검색
이 블로그에서는 하이브리드 검색을 소개하고 Elasticsearch에서의 두 가지 구체적인 구현을 살펴봅니다. 우리는 상호 순위 결합 및 점수의 가중치 합계를 사용해 Elastic Learned Sparse EncodeR를 BM25와 결합하여 성능을 향상시키는 방법을 살펴봅니다.
Elasticsearch 머신 러닝이 통신업체가 5G 네트워크에서 전력 소비를 줄이도록 지원하는 방법
통신사는 5G 네트워크의 전력 소비를 줄이기 위해 다양한 솔루션을 모색하고 있습니다. Elasticsearch의 머신 러닝은 도움이 될 수 있는 솔루션 중 하나입니다.
AI 혁신을 위한 고급 검색, Elasticsearch Relevance Engine™ 소개
Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)은 더 많은 검색 애플리케이션 개발자에게 더 높은 정확도를 제공하는 시맨틱 검색용 벡터 데이터베이스와 머신 러닝 모델을 통해 프라이빗 데이터 세트용 생성형 AI 솔루션을 지원합니다.
Elasticsearch를 사용하여 자연어로 ChatGPT를 프롬프트하는 방법
이 블로그 포스팅은 ChatGPT를 사용하여 자연어로 Elasticsearch를 쿼리하는 실험 프로젝트를 소개합니다.
Elastic Enterprise Search 엔진에서 더 많은 언어에 대한 지원을 추가하는 방법
Elastic App Search의 엔진을 사용하면 문서를 색인하고 특정 언어를 지원하는 조정 가능한 검색 기능을 제공할 수 있습니다. 이 블로그에서는 분석기로 App Search 엔진을 만들어 더 많은 언어 지원을 추가하는 방법을 설명합니다.
이미지 유사성 검색의 5가지 기술 구성 요소
이미지 유사성 검색을 자세히 살펴보고, 유사성 검색 애플리케이션을 구현하는 데 수반되는 5가지 구성 요소를 이해하고, 성능에 중요한 기술적 고려 사항을 숙지합니다.