Podchaser Logo
Home
#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek

#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek

Released Friday, 22nd December 2023
Good episode? Give it some love!
#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek

#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek

#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek

#61 Tech Writer zaczyna wdrażać semantic search, czyli kilka praktycznych wskazówek na początek

Friday, 22nd December 2023
Good episode? Give it some love!
Rate Episode

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
Show More

Unlock more with Podchaser Pro

  • Audience Insights
  • Contact Information
  • Demographics
  • Charts
  • Sponsor History
  • and More!
Pro Features