머신 러닝 검색

머신 러닝을 통해 검색 수준을 한 단계 높이세요

Elastic 은 머신 러닝과 NLP의 최신 발전으로 가득 차 있습니다. 구현하기 쉽고 유연한 기능을 통해 시맨틱 검색 및 이미지 검색, 개인화 및 질문 답변을 애플리케이션에 구축하여 검색 환경을 크게 개선할 수 있는 도구를 제공합니다.

Elastic의 머신 러닝 기능을 더욱 심도 깊게 알아보세요.

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Elastic의 강력한 NLP, NER 및 감정 분석 기능을 살펴보세요.

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Enterprise Search.에 대한 머신 러닝 기반 정확도에 대해 자세히 알아보세요.

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성능

머신 러닝을 자유자재로

Elastic을 사용하면 기본적으로 실행되는 ML 및 벡터 검색을 통해 애플리케이션을 구축하여 탁월한 검색 정확도, 성능 및 개인화를 달성할 수 있습니다. 데이터 세트를 분류하고, 이상 징후를 탐지하고, 트렌드를 식별하고 예측합니다.

  • 벡터 검색

    Elastic은 Lucene의 벡터 필드와 가까운 이웃(ANN, HNSW를 사용하여) 검색으로 구축되어 검색 쿼리를 검색 애플리케이션을 더 빠르고 정확하게 만드는 벡터 기반 검색 개념과 일치시킵니다.

  • NLP 지원 및 모델 관리

    현대 자연어 처리에 대한 지원을 통해 감정 분석, 텍스트 분류 및 명명된 엔티티 인식(NER)을 위해 Elasticsearch 수집 파이프라인과 함께 PyTorch 및 Python 모델을 사용할 수 있습니다. 인기 있는 트랜스포머 모델을 Hugging Face에서 직접 가져옵니다.

  • 예측 모델

    데이터를 범주로 분류하거나 추세를 예측하기 위해 예측 모델(지도 학습)을 구축하고 적용합니다. Elastic에서 예측 모델을 적용하기 위해 트랜스포머는 원시 데이터를 데이터 프레임에 매핑합니다.

일반 머신 러닝 작업

검색 사용 사례에 머신 러닝 추가

머신 러닝 검색의 응용 분야는 무한하며, Elastic의 기능은 백그라운드에서 검색 경험과 관리를 향상시키는 하이퍼 관련 검색을 촉진합니다.

  • 개인화

    최종 사용자 위치, 고객 계정 또는 구매 내역 또는 조직 내에서의 역할에 대한 응답을 명명된 엔티티 인식, 텍스트 분류 및 감정 분석을 통해 맞춤화하는 검색을 구축하세요.

  • 시맨틱 검색

    자연어 검색을 통해 사용자는 벡터 검색과 가장 가까운 이웃 알고리즘을 사용하여 규모에 맞게 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이 알고리즘은 문맥 정보를 캡처하고 검색 질의 뒤에 있는 의미를 잠금 해제합니다.

  • 이미지 검색

    제품 검색 및 교차 판매, 이미지 추적 및 인증을 위해 대규모 데이터 세트 간에 이미지를 비교하세요.

  • 질문-답변

    벡터 필드, 텍스트 유사성 검색, 채우기 마스크 및 텍스트 분류 작업을 사용하여 웹사이트 FAQ, 도움말 센터 또는 지원 기술 자료에서 유사한 질문을 찾아 최종 사용자와 관련된 답변을 더 빨리 얻을 수 있습니다.

  • 콘텐츠 보강

    웹사이트에서 별점 5개짜리 고객 리뷰나 유사한 뉴스를 함께 보여주도록 콘텐츠를 구성하거나, 연구 데이터를 분류하거나, 명명된 엔티티 인식, 텍스트 임베딩, 제로샷 분류 및 감정 분석을 통해 고객 지원 문제를 라우팅합니다.

  • 트렌드 식별

    검색 분석 및 동작을 분류, 클러스터링 및 상관 관계를 제공하는 머신 러닝 모델을 사용하여 콘텐츠 또는 제품 카탈로그의 공백과 같은 검색 데이터의 패턴을 찾아 대응합니다.

Elastic만의 차별점

복잡한 작업을 단순하게

Elastic의 도구는 머신 러닝에 통합, 유연성 및 확장성을 제공하므로 팀은 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용하고 규모에 맞게 운영할 수 있습니다. 자체 모델을 조정하거나 구축하여 도메인별 요구사항을 충족하고 조직을 혁신할 수 있습니다.

  • 머신 러닝 내부

    핵심 Elasticsearch의 ML을 사용하면 데이터를 외부 엔드포인트로 내보낼 필요 없이 효율적으로 통합할 수 있습니다.

  • 유연한 애플리케이션

    최대한의 구성성과 사용 편의성으로 최신 ML 기반 검색을 구축하세요.

  • 모든 사용 사례에 대해 뛰어난 확장성

    Elasticsearch 스타일을 테스트, 운영 및 확장합니다. ML은 즐겨찾기 검색 플랫폼에 이미 포함되어 있습니다.