다시보는 웨비나

NLP 모델 및 벡터 검색 소개: 제2부

주최자:

Tom Grabowski
Tom Grabowski

Principal Product Manager

Elastic

Nick Chow
Nick Chow

Prinicipal Product Manager

Elastic

Gilad Gal
Gilad Gal

Principal Product Manager I

Elastic

개요

NLP 소개: 제1부 세션에 대한 업데이트로, Elastic Platform 8.1~8.3의 업데이트가 포함되어 있습니다.

Elasticsearch의 현대적인 NLP 및 네이티브 벡터 검색을 소개합니다. 새로운 머신 러닝 모델을 활용하여 컨텍스트를 이해하고 속도를 높이며 결과를 개선하세요. 훨씬 적은 노력과 시간으로 시맨틱 문장 임베딩 및 질문 답변 NLP PyTorch 모델과 같은 훨씬 더 고급 텍스트 분석을 활용할 수 있습니다. 필터링, 반경 쿼리, 증분 색인 등 벡터 검색에 대한 최신 업데이트를 확인하세요. 미리 빌드된 모델로 시작하거나 직접 확장할 수 있습니다.

주요 내용:

  • 벡터 유사성을 위해 Elasticsearch에서 고밀도 벡터 필드 사용
  • 벡터 검색 필터링
  • 반경 쿼리를 사용하여 쿼리와 관련이 있는 것으로 간주되는 결과의 하위 집합 정의
  • 인덱스에 대한 증분 변경 처리
  • NLP 모델로 시맨틱 검색을 사용하는 애플리케이션 구축
  • HuggingFace PyTorch 모델 작업
  • 벡터 및 NLP를 사용하여 현대적인 시맨틱 검색 애플리케이션 생성

추가 리소스:

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