Elasticsearch a AI pro efektivní vyhledávání

Připojte se k našemu kurzu a objevte, jak efektivně využít Elasticsearch pro vylepšení vyhledávání a integraci umělé inteligence. Naučte se zlepšovat relevance výsledků, implementovat semantic search pomocí nejnovějších AI modelů a rozšiřovat vyhledávací schopnosti pomocí image search a RAG Search. Ideální pro profesionály i nadšence, kteří chtějí zdokonalit své dovednosti v moderních vyhledávacích technologiích.

Osnova kurzu

• Úvod do Elasticsearch a základy vyhledáváníPřehled E
  • Elasticsearch a jeho využití v kontextu vyhledávání
  • Základní koncepty Elasticsearch, Apache Lucene a jeho role
  • Praktické příklady v Elasticsearch
• Pokročilé vyhledávání Elasticsearch
  • Prohloubení znalostí fulltextového vyhledávání: match, multimatch, combined fields a další.
  • Využití složených dotazů a filtrů pro pokročilé scénáře
  • Praktické příklady využití funkcí jako sparse vectors
• Relevance
  • Elasticsearch similarity, sparse vectors
  • Vysvětlení similarity algoritmů v Elasticsearch (TF/IDF, BM25)
  • Custom similarity, rescoring
  • Praktické příklady optimalizace dotazů pro lepší relevance.
  • Semantic search: principyZáklady
  • Semantic Search a jaké problémy řeší
  • Implementace semantic search v Elasticsearch
• Integrace modelů jako BERT, SentenceBERT, E5, OpenAI ADA.
  • HuggingFace a Elastic eland pro import modelů
  • KNN a ANN vyhledávání: teorie a aplikace v Elasticsearch
• Využití AI pro další vyhledávací funkce
  • Image search v Elasticsearch: principy a modely (např. OpenAI CLIP).
  • AI pro zlepšení relevance a kontextového vyhledávání
• RAG Search v Elasticsearch
  • Úvod do RAG search a jeho role v Elasticsearch
  • Integrace a aplikace RAG Search
  • Příklady napojení na cloudové služby (OpenAi, Azure OpenAI)
  • Elasticsearch a LangChain
• Závěr a Diskuze
  • Shrnutí klíčových bodů z kurzu.
  • Diskuse, otázky a odpovědi.
  • Doporučení pro další studium a zdroje.