Introducción a modelos NLP y búsqueda de vectores: Parte I

Introducción de NLP moderno y búsqueda de vectores nativa en Elasticsearch. Aprovecha los nuevos modelos de ML para comprender el contexto, aumentar la velocidad y mejorar los resultados. Libera analíticas de texto avanzadas, como reconocimiento de entidades con nombre (NER), incrustación de texto semántica, análisis de sentimiento y emociones, u otra clasificación de texto con bastante menos esfuerzo y tiempo. Comienza con modelos prediseñados o escala los tuyos.

Aspectos destacados

• Cómo aprovechar los campos de vectores densos y Lucene 9
• Ejemplos de NLP de reconocimiento de entidades con nombre, clasificación de texto e incrustación de texto
• Cómo trabajar con modelos NLP, HuggingFace y PyTorch
• Usar vectores y NLP para crear aplicaciones de búsqueda semántica modernas

Recursos adicionales

• Obtén tu kit de herramientas de búsqueda para la era de la AI: Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE)
• Introduction to NLP models and vector search: Part II (Introducción a modelos NLP y búsqueda de vectores: Parte II)
• Documentación: NLP
• Documentación: tipos de campos de vectores densos
• ¿Qué es la búsqueda de vectores?
• ¿Quieres probarlo tú mismo? Obtén más información sobre Elastic Cloud o, si estás listo para dar los primeros pasos, activa una prueba gratuita de 14 días.