다시보는 웨비나
NLP 모델 및 벡터 검색 소개: 제1부
주최자:
Tom Grabowski
Principal Product Manager
Elastic
Nick Chow
수석 제품 관리자
Elastic
Gilad Gal
Principal Product Manager I
Elastic
개요
Elasticsearch의 현대적인 NLP 및 네이티브 벡터 검색을 소개합니다. 새로운 머신 러닝 모델을 활용하여 컨텍스트를 이해하고 속도를 높이며 결과를 개선하세요. 명명된 엔티티 인식(NER), 시맨틱 텍스트 임베딩, 감정 및 정서 분석이나 텍스트 분류와 같은 고급 텍스트 분석을 한결 쉽고 빠르게 활용하세요. 미리 빌드된 모델로 시작하거나 직접 확장할 수 있습니다.
주요 내용
- Lucene 9 및 밀집 벡터 필드를 활용하는 방법
- 명명된 엔티티 인식, 텍스트 분류 및 텍스트 임베딩을 위한 NLP 예제
- NLP, HuggingFace 및 PyTorch 모델 사용
- 벡터 및 NLP를 사용하여 현대적인 시맨틱 검색 애플리케이션 생성
추가 리소스
- AI 시대를 위한 검색 툴킷 Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)
- NLP 모델 및 벡터 검색 소개: 제2부
- 설명서: NLP
- 설명서: 밀집 벡터 필드 유형
- 벡터 검색은 무엇인가요?
- 직접 사용해 보고 싶으신가요? Elastic Cloud에 대해 자세히 알아보거나 시작할 준비가 되셨으면 14일 무료 체험판을 활용해 보세요.
시청 등록하기
이메일을 통해 관련 내용을 보내드리겠습니다.
MarketoFEForm