Elasticsearch Relevance Engine 빠른 시작

이 3단계 빠른 시작 시리즈에서는 AI 검색 애플리케이션을 지원하도록 설계된 Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)에 대해 알아봅니다. 원클릭으로 시맨틱 검색 활성화, 사용자 정의 ML 모델 호스팅 및 사용, LLM과 통합하여 생성형 AI 경험 구축 등 ESRE의 실제 기능을 확인하세요.

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이제 여러분 차례입니다

이제 빠른 시작 동영상을 시청하셨으니, 아래 단계에 따라 배운 내용을 연습해 보세요. Elastic Cloud 인스턴스가 없으면, 14일 무료 체험판을 사용해 보세요.

  • 1단계

    1. Elasticsearch Relevance Engine 기능에 대해 알아보기
    2. "빠른 시작: Elasticsearch Relevance Engine" 배포 생성
    3. Elasticsearch Relevance Engine 실행

  • 2단계

    1. Elastic의 기본 MySQL 커넥터를 사용하여 데이터 수집
    2. Elastic의 독점적인 머신 러닝 모델(ELSER)로 데이터 보강
    3. 풀텍스트 검색 및 시맨틱 검색 사용해 보기
    4. Hugging Face에서 서드파티 ML 모델 업로드
    5. 벡터 임베딩 생성
    6. 벡터 검색 및 하이브리드 검색 사용해 보기

  • 3단계

    1. Elasticsearch-labs에서 Google Colab 노트북 예시를 열어 생성형 AI 애플리케이션 빌드
    2. Elasticsearch에서 OpenAI 임베딩을 사용하여 Wikipedia 데이터 세트 수집
    3. Elasticsearch Relevance Engine을 사용하여 검색 증강 생성(RAG)을 구현하기 위한 간단한 Streamlit 애플리케이션 빌드
    4. "베토벤이 누구야?"와 같은 간단한 질문 하기 Elasticsearch에서 검색된 관련 문서를 확인하고 컨텍스트 창을 통해 트랜스포머 모델에 전달

Elastic Search Labs에서 AI 검색, LLM 및 벡터 데이터베이스에 대한 최근 게시물을 확인해 보세요.

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