{"product_id":"138969","title":"Guide pratique de la recherche vectorielle avec Elasticsearch ","description":"\u003ccenter\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/tmgdisk01.cafe24.com\/images\/vs\/4172\/sv\/3jXPeMA8fF0PSq4pYxxzQkmHVTvPCh.png?v=1765071356\" style=\"max-width:100%;max-height:10px\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:center;font-size:30px;font-weight:bolder;line-height:1.6em\"\u003e Guide pratique de la recherche vectorielle avec Elasticsearch \u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"border-bottom:1px;border-bottom-style:dotted;border-color:;padding-bottom:20px\"\u003e\u003ccenter\u003e\u003ctable align=\"center\" width=\"100%\"\u003e\u003ctbody style=\"border:0px\"\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd align=\"center\" style=\"line-height:1.2em;text-align:center;font-size:18px;color:black;font-weight:bold;padding-bottom:20px;\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"text-align:center\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/goods\/127948088\/XL\" style=\"max-width:100%;height:auto\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;{split_style6}padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e Description \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;word-break:break-all;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eIntroduction au livre\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e \u003cb\u003eDécouvrez comment optimiser la recherche vectorielle, l'observabilité, la cybersécurité et l'intégration de ChatGPT avec Elasticsearch !\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003eBien que le traitement automatique du langage naturel (TALN) soit principalement utilisé pour des cas d'utilisation de recherche, ce livre vise à inspirer d'autres personnes à exploiter les vecteurs pour résoudre des défis importants dans des domaines tels que l'observabilité et la cybersécurité.\u003cbr\u003e Chaque chapitre se concentre sur l'intégration de la recherche vectorielle avec Elasticsearch afin d'améliorer non seulement les cas d'utilisation de la recherche, mais aussi les capacités d'observabilité et de cybersécurité.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e Ce livre présente d'abord le NLP et les capacités d'Elastic dans les processus NLP.\u003cbr\u003e Ensuite, nous examinerons comment les vecteurs sont stockés dans un format vectoriel dense, ainsi que les ressources nécessaires et les exigences spécifiques du cache de page pour des temps de réponse rapides.\u003cbr\u003e En poursuivant votre lecture, vous découvrirez diverses techniques et stratégies d'optimisation pour améliorer le déploiement de votre modèle d'apprentissage automatique, notamment la mise à l'échelle des nœuds, l'optimisation de la configuration et les tests de charge à l'aide de Rally et Python. \u003cbr\u003eNous abordons également les techniques de recherche vectorielle utilisant des images, le réglage fin du modèle pour améliorer les performances et l'utilisation du modèle CLIP pour la recherche de similarité d'images dans Elasticsearch.\u003cbr\u003e Enfin, nous explorerons la génération augmentée par récupération (RAG) et apprendrons comment intégrer ChatGPT avec Elasticsearch pour tirer parti des données vectorisées, des capacités d'ELSER et des mécanismes de recherche raffinés de RRF.\u003cbr\u003e À la fin de ce livre, vous disposerez de toutes les compétences nécessaires pour implémenter et optimiser la recherche vectorielle dans vos projets à l'aide d'Elasticsearch.\u003cbr\u003e\n\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.\u003cbr\u003e \u003cspan\u003eAperçu\u003c\/span\u003e\n\n\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e \",\"\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eindice\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003e[Partie 1] Les bases de la recherche vectorielle\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ▣ 01 : Introduction aux vecteurs et aux plongements\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 1.1 Examen du rôle de l'apprentissage supervisé et non supervisé dans la recherche vectorielle\u003cbr\u003e ___Qu'est-ce qu'un plongement\/vecteur ?\u003cbr\u003e ___À quels problèmes les vecteurs servent-ils à répondre ?\u003cbr\u003e Environnement de développement \u003cbr\u003eVisage étreint\u003cbr\u003e ___Accélérer l'environnement du marché et l'expérience des développeurs\u003cbr\u003e 1.2 Cas d'utilisation et applications\u003cbr\u003e Recherche basée sur l'IA\u003cbr\u003e ___Reconnaissance d'entités nommées (NER)\u003cbr\u003e Analyse des sentiments\u003cbr\u003e Classification de texte\u003cbr\u003e Questions et réponses (QR)\u003cbr\u003e Résumé du texte\u003cbr\u003e 1.3 Quel rôle joue Elastic dans ce domaine ?\u003cbr\u003e Concepts de base de l'observabilité et de la cybersécurité\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ 02 : Lancement d’une recherche vectorielle dans Elastic\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 2.1 Recherche vectorielle Expérience de recherche précédente dans Elastic\u003cbr\u003e ___Comment les types de données affectent la pertinence\u003cbr\u003e Modèle de pertinence\u003cbr\u003e 2.2 Évolution de l'expérience de recherche\u003cbr\u003e Limites de la recherche par mots-clés\u003cbr\u003e ___représentation vectorielle\u003cbr\u003e 2.3 Nouveau type de données vectorielles et API de requête de recherche vectorielle\u003cbr\u003e Vecteurs clairsemés et denses\u003cbr\u003e ___Premiers pas avec Elastic Cloud\u003cbr\u003e Cartographie vectorielle dense\u003cbr\u003e Recherche kNN par force brute\u003cbr\u003e Recherche kNN\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Partie 2] Applications avancées et optimisation des performances\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ▣ 03 : Gestion des modèles et considérations vectorielles dans Elastic\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 3.1 Visage enlacé \u003cbr\u003e___Modèle Hub\u003cbr\u003e ___Ensembles de données\u003cbr\u003e ___Espaces\u003cbr\u003e 3.2 Éland\u003cbr\u003e Importer un modèle d'embedding de ___Hugging Face vers Elasticsearch\u003cbr\u003e ___Configuration de l'authentification Elasticsearch\u003cbr\u003e ___Trouvez des modèles sur Hugging Face Hub\u003cbr\u003e Téléchargez le modèle ___\u003cbr\u003e ___Chargement d'un modèle dans Elasticsearch\u003cbr\u003e Démarrage du modèle ___\u003cbr\u003e Déploiement du modèle ___\u003cbr\u003e ___Créer un vecteur de requête\u003cbr\u003e 3.3 Création de vecteurs dans Elasticsearch\u003cbr\u003e 3.4 Établissement de la planification des ressources du cluster\u003cbr\u003e ___Configuration requise pour le processeur et la mémoire\u003cbr\u003e Configuration requise pour le disque\u003cbr\u003e API d'analyse de l'utilisation du disque ___Index\u003cbr\u003e 3.5 Capacité des nœuds d'apprentissage automatique\u003cbr\u003e 3.6 Stratégies d'efficacité du stockage\u003cbr\u003e réduction ___dimensionnelle\u003cbr\u003e ___quantification\u003cbr\u003e Exclure dense_vector de ___source\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ 04 : Optimisation des performances – Vérification par les données\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 4.1 Déploiement du modèle NLP\u003cbr\u003e ___Chargement du modèle dans Elasticsearch\u003cbr\u003e Paramètres liés au déploiement du modèle\u003cbr\u003e 4.2 Tests de charge\u003cbr\u003e ___Rallier\u003cbr\u003e Prédiction de l'utilisation de la mémoire vive (RAM)\u003cbr\u003e Problème de ralentissement résolu\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Partie 3] Cas d'utilisation particuliers\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ▣ 05 : Recherche d’images\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cbr\u003e5.1 Aperçu de la recherche d'images\u003cbr\u003e ___Progrès de la recherche d'images\u003cbr\u003e Méthode de recherche d'images\u003cbr\u003e ___Le rôle de la recherche de similarité vectorielle\u003cbr\u003e Exemple de recherche d'images\u003cbr\u003e 5.2 Recherche d'images vectorielles\u003cbr\u003e Vectorisation d'images\u003cbr\u003e Indexation des vecteurs d'images dans Elasticsearch\u003cbr\u003e Recherche des k plus proches voisins (kNN)\u003cbr\u003e Défis et limites de la recherche d'images\u003cbr\u003e 5.3 Modèle multimodal pour la recherche vectorielle\u003cbr\u003e ___Le besoin de multimodalité\u003cbr\u003e ___Comprendre l'espace vectoriel des modèles multimodaux\u003cbr\u003e ___Présentation du modèle OpenAI clip-ViT-B-32-multilingual-v1\u003cbr\u003e ___Application de la recherche vectorielle à différents types de médias\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ 06 : Suppression des informations personnelles identifiables à l’aide d’Elasticsearch\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 6.1 Aperçu des informations personnelles et de la rédaction\u003cbr\u003e Types de données pouvant inclure des informations personnelles identifiables (IPI)\u003cbr\u003e Risques liés au stockage des informations personnelles dans les journaux ___\u003cbr\u003e ___Types de fuites et de pertes de données personnelles\u003cbr\u003e 6.2 Suppression des données personnelles identifiables (PII) à l'aide du modèle NER et de modèles d'expressions régulières\u003cbr\u003e Modèle NER\u003cbr\u003e ___modèle d'expression régulière\u003cbr\u003e Combinaison de modèles NER et de modèles d'expressions régulières (Grok) pour la suppression des informations personnelles identifiables (IPI) \u003cbr\u003e6.3 Pipeline de suppression des données personnelles d'Elasticsearch\u003cbr\u003e Création de fausses informations personnelles\u003cbr\u003e Paramètres de base du pipeline\u003cbr\u003e Résultats attendus\u003cbr\u003e 6.4 Options pour étendre et détailler le processus de suppression des données personnelles identifiables\u003cbr\u003e ___Personnalisation de l'exemple de base des informations personnelles identifiables\u003cbr\u003e ___Dupliquez le pipeline et créez une nouvelle version pour le nouveau flux de données.\u003cbr\u003e ___Optimisation d'un modèle NER pour un ensemble de données spécifique\u003cbr\u003e ___Le besoin de technologies contextuelles et comment les appliquer\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ 07 : Observabilité de nouvelle génération basée sur les vecteurs\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 7.1 Introduction à l'observabilité et à son importance dans les systèmes logiciels modernes\u003cbr\u003e ___Observabilité - Éléments clés\u003cbr\u003e ___L'analyse des journaux et son rôle dans l'observabilité\u003cbr\u003e 7.2 Une nouvelle approche de l'application des vecteurs et des plongements à l'analyse des journaux\u003cbr\u003e Approche 1 - Entraîner ou affiner un modèle existant pour les logarithmes\u003cbr\u003e ___Approche 2 - Générer des descriptions lisibles par l'homme, puis les vectoriser.\u003cbr\u003e 7.3 Vectorisation des logs\u003cbr\u003e ___log synthétique\u003cbr\u003e ___Expansion du journal avec OpenAI \u003cbr\u003e7.4 Recherche sémantique dans les journaux\u003cbr\u003e ___indice du vecteur logarithmique\u003cbr\u003e Chargement du modèle\u003cbr\u003e Pipeline de collecte\u003cbr\u003e Recherche sémantique\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ 08 : L'impact des vecteurs et des intégrations sur le renforcement de la cybersécurité\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 8.1 Comprendre l'importance de la détection du phishing par e-mail\u003cbr\u003e ___Qu'est-ce que le phishing ?\u003cbr\u003e ___Différents types d'attaques de phishing\u003cbr\u003e Statistiques sur la fréquence des attaques de phishing\u003cbr\u003e Les défis de la détection des courriels d'hameçonnage\u003cbr\u003e ___Le rôle de la détection automatique\u003cbr\u003e Compléter les technologies existantes par la technologie du traitement du langage naturel\u003cbr\u003e 8.2 Introduction à ELSER\u003cbr\u003e 8.3 Le rôle d'ELSER dans l'IA générative\u003cbr\u003e 8.4 Ensemble de données d'e-mails d'Enron (ham ou spam)\u003cbr\u003e 8.5 Découvrir ELSER en action\u003cbr\u003e Considérations relatives au matériel\u003cbr\u003e ___Téléchargez le modèle ELSER dans Elasticsearch\u003cbr\u003e Paramètres de configuration de l'index et du pipeline de collecte de données\u003cbr\u003e Recherche sémantique utilisant ___ELSER\u003cbr\u003e Limites de ___ELSER\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e[Partie 4] Intégration innovante et orientations futures\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ▣ 09 : Création de recherche augmentée avec Elastic\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 9.1 Préparation à la recherche améliorée RAG à l'aide d'ELSER et de RRF\u003cbr\u003e Recherche sémantique utilisant ___ELSER \u003cbr\u003eRésumé des considérations essentielles pour ___RAG\u003cbr\u003e Intégration ELSER à l'aide de ___RRF\u003cbr\u003e Modèle de langage et RAG\u003cbr\u003e 9.2 Étude de cas approfondie - Construction d'un robot de cuisine basé sur RAG\u003cbr\u003e ___Aperçu du jeu de données - Explorez le jeu de données Allrecipes.com\u003cbr\u003e Préparation des données pour la recherche améliorée RAG\u003cbr\u003e Recherche RRF utilisant ___ELSER\u003cbr\u003e ___Utiliser le moteur de recherche et créer un générateur\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ 10 : Création d’un plugin élastique pour ChatGPT\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e 10.1 Notions de base contextuelles\u003cbr\u003e Paradigme du contexte dynamique\u003cbr\u003e 10.2 Module d'extension DCL - Structure et fonctionnement\u003cbr\u003e 10.3 Implémentation de DCL\u003cbr\u003e ___Consultez la documentation Elastic pour obtenir les informations les plus récentes\u003cbr\u003e ___Élever le niveau de données avec Embedchain\u003cbr\u003e ___Intégrez ChatGPT pour créer des partenaires de conversation en temps réel\u003cbr\u003e ___distribution\u003cbr\u003e addition\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003e▣ Annexe : Création d’un guide élastique GPT\u003c\/b\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e \",\"\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eImage détaillée\u003c\/b\u003e \u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003cdiv\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/image.yes24.com\/momo\/TopCate4558\/MidCate002\/455710469.jpg\" border=\"0\" alt=\"Image détaillée 1\"\u003e\u003c\/div\u003e\u003c\/div\u003e \",\"\u003cdiv\u003e\u003ch5\u003e \u003cb\u003eAvis de l'éditeur\u003c\/b\u003e\n\u003c\/h5\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\n\u003cdiv\u003e \u003cb\u003e★ Ce que ce livre aborde ★\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e ◎ Optimisation des performances à l'aide de fonctions de recherche vectorielle\u003cbr\u003e ◎ Exploration de la recherche vectorielle d'images et de ses applications \u003cbr\u003e◎ Détection et masquage des informations personnelles identifiables\u003cbr\u003e ◎ Mise en œuvre de l'analyse des journaux et de la recherche pour une observabilité de nouvelle génération\u003cbr\u003e ◎ Utilisation de la détection de bots basée sur les vecteurs pour la cybersécurité\u003cbr\u003e ◎ Explorez la visualisation vectorielle et les dernières fonctionnalités de recherche d'Elasticsearch.\u003cbr\u003e ◎ Mise en œuvre d'une application optimisée RAG à l'aide de Streamlit\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e \"]\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:95%;padding-top:20px;padding-bottom:20px\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:16px;font-weight:bold;padding-bottom:20px\"\u003e SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS \u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"text-align:left;font-size:14px;line-height:1.6em;\"\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eDate d'émission :\u003c\/strong\u003e 26 juin 2024\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eNombre de pages, poids, dimensions :\u003c\/strong\u003e 276 pages | 175 × 235 × 14 mm\u003c\/div\u003e\n\n\u003cdiv style=\"width:100%;margin-bottom:5px;line-height:1.6em;font-size:14px\"\u003e - \u003cstrong\u003eISBN13 :\u003c\/strong\u003e 9791158395223 \u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd style=\"height:10px\"\u003e\u003c\/td\u003e\u003c\/tr\u003e\u003c\/table\u003e\u003c\/center\u003e\n\n\u003ccenter\u003e\u003ctable\u003e\u003ctr\u003e\u003ctd 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