התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek
Manage episode 390997123 series 2508014
Po długich miesiącach gadania, przyszedł czas na działanie - wreszcie rozpoczęliśmy wdrażanie semantic searcha! Przejście od teorii do praktyki było dość trudne, dlatego mamy dla Was garść informacji, które ułatwią Wam wejście w temat.
Rozmawiamy o tym czym jest semantic search, jakie nam daje korzyści w porównaniu do tradycyjnego wyszukiwania, co musimy mieć, żeby go wdrożyć, jak połączyć ze sobą poszczególne elementy całej układanki i jak takie rozwiązanie zaimplementować.
Dźwięki wykorzystane w audycji pochodzą z kolekcji "107 Free Retro Game Sounds" dostępnej na stronie https://dominik-braun.net, udostępnianej na podstawie licencji Creative Commons license CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Informacje dodatkowe:
- "What is semantic search?", Elastic: https://www.elastic.co/what-is/semantic-search
- "Large language model (LLM)", Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
- "What Is Retrieval-Augmented Generation, aka RAG?", NVIDIA Blogs: https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
- "Hybrid Search Explained", Weaviate: https://weaviate.io/blog/hybrid-search-explained
- "Semantic search", SBERT: https://www.sbert.net/examples/applications/semantic-search/README.html#semantic-search
- Hugging Face: https://huggingface.co/
- PyTorch: https://pytorch.org/
- TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
- Node.js: https://nodejs.org/en
- Elasticsearch: https://www.elastic.co/elasticsearch
- Kubernetes: https://kubernetes.io/
- "Build Semantic-Search with Elastic search and BERT vector embeddings. ( From scratch )", Abid Saudagar: https://www.youtube.com/watch?v=KSwPR9eig7w
- Jupyter Notebook: https://jupyter.org/
- SentenceTransformers Documentation: https://www.sbert.net/
- "k-nearest neighbor (kNN) search", Elastic Docs: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/knn-search.html
- Transformers.js, Hugging Face: https://huggingface.co/docs/transformers.js/index
- "Export to ONNX", Hugging Face docs: https://huggingface.co/docs/transformers/serialization
- "Symmetric vs. Asymmetric Semantic Search", SBERT: https://www.sbert.net/examples/applications/semantic-search/README.html#symmetric-vs-asymmetric-semantic-search
- "Tutorial: semantic search with ELSER", Elastic Docs: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/semantic-search-elser.html
- "The Beginner’s Guide to Text Embeddings", Deepset: https://www.deepset.ai/blog/the-beginners-guide-to-text-embeddings
83 פרקים
Manage episode 390997123 series 2508014
Po długich miesiącach gadania, przyszedł czas na działanie - wreszcie rozpoczęliśmy wdrażanie semantic searcha! Przejście od teorii do praktyki było dość trudne, dlatego mamy dla Was garść informacji, które ułatwią Wam wejście w temat.
Rozmawiamy o tym czym jest semantic search, jakie nam daje korzyści w porównaniu do tradycyjnego wyszukiwania, co musimy mieć, żeby go wdrożyć, jak połączyć ze sobą poszczególne elementy całej układanki i jak takie rozwiązanie zaimplementować.
Dźwięki wykorzystane w audycji pochodzą z kolekcji "107 Free Retro Game Sounds" dostępnej na stronie https://dominik-braun.net, udostępnianej na podstawie licencji Creative Commons license CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Informacje dodatkowe:
- "What is semantic search?", Elastic: https://www.elastic.co/what-is/semantic-search
- "Large language model (LLM)", Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
- "What Is Retrieval-Augmented Generation, aka RAG?", NVIDIA Blogs: https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
- "Hybrid Search Explained", Weaviate: https://weaviate.io/blog/hybrid-search-explained
- "Semantic search", SBERT: https://www.sbert.net/examples/applications/semantic-search/README.html#semantic-search
- Hugging Face: https://huggingface.co/
- PyTorch: https://pytorch.org/
- TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
- Node.js: https://nodejs.org/en
- Elasticsearch: https://www.elastic.co/elasticsearch
- Kubernetes: https://kubernetes.io/
- "Build Semantic-Search with Elastic search and BERT vector embeddings. ( From scratch )", Abid Saudagar: https://www.youtube.com/watch?v=KSwPR9eig7w
- Jupyter Notebook: https://jupyter.org/
- SentenceTransformers Documentation: https://www.sbert.net/
- "k-nearest neighbor (kNN) search", Elastic Docs: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/knn-search.html
- Transformers.js, Hugging Face: https://huggingface.co/docs/transformers.js/index
- "Export to ONNX", Hugging Face docs: https://huggingface.co/docs/transformers/serialization
- "Symmetric vs. Asymmetric Semantic Search", SBERT: https://www.sbert.net/examples/applications/semantic-search/README.html#symmetric-vs-asymmetric-semantic-search
- "Tutorial: semantic search with ELSER", Elastic Docs: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/semantic-search-elser.html
- "The Beginner’s Guide to Text Embeddings", Deepset: https://www.deepset.ai/blog/the-beginners-guide-to-text-embeddings
83 פרקים
Wszystkie odcinki
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.