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이 실습 튜토리얼에서는 Elasticsearch를 사용하여 완벽한 검색 솔루션을 구축하는 방법을 알려드립니다. 이 튜토리얼에서 배우게 될 내용입니다:

• 데이터 세트에서 필터를 사용하여 전체 텍스트 키워드 검색을 수행하는 방법(선택 사항)
• 머신 러닝 모델을 사용하여 고밀도 벡터 임베딩을 생성, 저장 및 검색하는 방법
• ELSER 모델을 사용하여 희소 벡터를 생성하고 검색하는 방법
• Elastic의 RRF(상호 순위 융합) 알고리즘을 사용하여 위에 나열된 방법의 검색 결과를 결합하는 방법

이 튜토리얼의 가장 중요한 측면은 자신의 컴퓨터에서 실행할 프로젝트에서 이러한 모든 기능을 구현하는 방법을 작은 단계별로 보여 준다는 점입니다.

배우게 될 예제는 파이썬으로 작성되었지만 개념은 보편적이며 선호하는 언어나 기술 스택에 적용할 수 있습니다.

이 튜토리얼을 최대한 활용하려면 모든 예제를 따라 실행해 보는 것이 좋습니다.