機械学習による自然言語処理（NLP）を使ったセマンティック検索

杉森 大輔

Consulting Architect

Elastic

Elasticsearch 8.0から登場した、機械学習による自然言語処理（NLP）を使ったセマンティック検索についてご紹介します。

バージョン8.0からElasticsearchはベクトル検索という機械学習によるセマンティック検索の機能を実現しました。この機能を用いることで単なるテキストマッチではなく、テキストの意味を理解し、ユーザーが本当に求めているものを自然な言語表現で検索することが可能になります。また自然言語処理におけるデファクトスタンダードのライブラリであるPyTorchのモデルをインポートすることで、テキストのベクトル化の他にも質疑応答（Question Answering）や感情分析（Sentiment Analysis）のようなタスクをElasticsearch上で実行することができます。

このWebinarではこれらの新しく導入された機械学習による自然言語処理、およびそれを利用したセマンティック検索についてご説明し、さらに最新バージョンでリリースされた、あるいは今後のリリースで導入される予定の最新機能についても簡単にご紹介いたします。

ハイライト

• ベクトル検索の概要
• KNNを使った高速化
• HuggingFace PyTorch モデルの利用
• ベクトル検索のデモ
• ベクトル検索の日本語への対応

その他のリソース

• AI時代の検索ツールキット、Elasticsearch Relevance Engine™（ESRE）を入手する
• NLPモデルとベクトル検索の概要：パート2
• ドキュメント：NLP
• ドキュメント：高密度ベクトルフィールドタイプ
• ベクトル検索とは？
• 実際に触れてみましょう。Elastic Cloudについて詳しくご覧いただくことも、14日間の無料トライアルを試用してすぐに使い始めることもできます。