自然语言处理模型和矢量搜索简介：第 1 部分

Tom Grabowski

Principal Product Manager

Elastic

尼克 周

首席产品经理

弹性

Gilad Gal

Principal Product Manager I

Elastic

介绍 Elasticsearch 所采用的现代自然语言处理和原生矢量搜索。全新 Machine Learning 模型可帮助了解上下文信息，同时提高搜索速度并改进搜索结果。您可以解锁高级文本分析技术，如命名实体识别 (NER)、语义文本嵌入、情绪和情感分析或文本分类，同时显著减少工作量和耗费的时间。可以从预构建的模型开始，也可以扩展您自己的模型。

重要内容

• 如何运用 Lucene 9 和稠密矢量字段
• 使用自然语言处理进行命名实体识别、文本分类和文本嵌入的示例
• 使用自然语言处理、Hugging Face 和 PyTorch 模型
• 使用矢量和自然语言处理创建现代语义搜索应用程序

其他资源

• 获取适用于 AI 时代的搜索工具包 — Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE)
• 自然语言处理模型和矢量搜索简介：第 2 部分
• 文档：自然语言处理 (NLP)
• 文档：稠密矢量字段类型
• 什么是矢量搜索？
• 想自己尝试一下？请了解更多关于 Elastic Cloud 的信息；或者，如果您已经准备好开始使用，现可免费试用 14 天