이 블로그에서는 텍스트 임베딩과 벡터 유사성 검색을 예제 작업으로 삼아, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 딥 러닝 모델을 사용하여 시작하고 실행하는 프로세스를 설명하고 Elasticsearch에서 벡터 검색 기능을 시연합니다.
NLP를 배포하는 방법: 명명된 엔티티 인식(NER) 예제
이 블로그에서는 명명된 엔티티 인식(NER)을 예로 들어 Elasticsearch에서 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 위한 딥 러닝 모델을 사용하여 시작하고 실행하는 프로세스를 설명합니다.
Elastic 8.2를 통해 원활한 검색 기능을 갖춘 고객 환경 구축
Elastic 8.2는 사용자가 원활한 검색 환경을 구축하고, 보다 신속하게 클라우드 네이티브 서비스의 문제를 해결하며, 보안 분석가 경험을 향상할 수 있도록 지원함으로써 세계 최고 조직들의 검색, 해결 및 성공을 지원합니다.
ING와 Google Cloud에서 말하는 클라우드 및 혁신의 5가지 핵심 사항
업계 전문가로 구성된 패널이 복잡하고 규제가 심한 환경에서 변화를 주도하고, 데이터를 활용하며, 성장을 가속화하는 방법에 대해 논의합니다.
AWS의 Elastic Cloud, Google Cloud 또는 Microsoft Azure로 워크로드를 마이그레이션하는 경우의 이점 및 모범 사례
마이그레이션 경로를 선택하고 기존 Elastic 워크로드를 Elastic Cloud로 원활하게 전환하여 가치 실현 시간을 단축하고 총소유비용(TCO)을 절감하세요. 원하는 클라우드 서비스 제공자를 통해 신속하게 시작하고 마이그레이션 리소스를 활용하세요.