엘라스틱서치를 활용한 벡터 검색 실무 가이드 상세페이지
출간 정보
- 2025.02.05 전자책 출간
- 2024.06.26 종이책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 276 쪽
- 9.2MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791158395773
ECN
-
엘라스틱서치를 활용한 벡터 검색 실무 가이드
작품 정보
엘라스틱을 활용해 벡터 검색과 가관측성, 사이버 보안, 챗GPT 통합을 최적화하는 방법을 배워보자!
자연어 처리(NLP)는 주로 검색 사례에 활용되지만, 이 책은 벡터를 활용해 가관측성과 사이버 보안 같은 중요한 도메인 과제를 해결하는 데 영감을 주는 것이 목표입니다. 각 장은 벡터 검색과 엘라스틱을 통합해 검색 사례뿐만 아니라 가관측성과 사이버 보안 기능도 개선하는 데 초점을 맞춥니다.
이 책은 먼저 NLP와 NLP 프로세스에서 엘라스틱의 기능을 소개합니다. 다음으로 자원 요구사항을 파악하고 빠른 응답 시간을 위한 특정 페이지 캐시 요구사항과 함께 벡터가 밀집 벡터(dense vector) 유형에 어떻게 저장되는지 알아봅니다. 계속 읽다 보면 노드 스케일링, 설정 튜닝, Rally와 파이썬을 사용한 부하 테스트 등 머신러닝 모델 배포를 개선하려는 다양한 튜닝 기법과 전략을 발견하게 됩니다. 또한 이미지를 활용한 벡터 검색 기법, 성능 향상을 위한 모델 미세 조정, 엘라스틱서치에서 이미지 유사성 검색을 위한 CLIP 모델 사용법도 다룹니다. 마지막으로, RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)를 살펴보고 벡터화된 데이터, ELSER의 기능, RRF의 정제된 검색 메커니즘을 활용하는 데 챗GPT와 엘라스틱서치를 통합하는 방법을 배웁니다.
이 책을 다 읽고 나면 엘라스틱을 활용해 프로젝트에서 벡터 검색을 구현하고 최적화하는 데 필요한 모든 기술을 갖추게 됩니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 벡터 검색 기능을 활용해 성능 최적화하기
◎ 이미지 벡터 검색과 그 활용 분야 탐구하기
◎ 개인 식별 정보 탐지 및 마스킹하기
◎ 차세대 가관측성을 위한 로그 분석 및 검색 구현하기
◎ 사이버 보안을 위한 벡터 기반 봇 탐지 활용하기
◎ 벡터 공간 시각화 및 엘라스틱의 최신 검색 기능 살펴보기
◎ 스트림릿(Streamlit)을 활용한 RAG 강화 애플리케이션 구현하기
자연어 처리(NLP)는 주로 검색 사례에 활용되지만, 이 책은 벡터를 활용해 가관측성과 사이버 보안 같은 중요한 도메인 과제를 해결하는 데 영감을 주는 것이 목표입니다. 각 장은 벡터 검색과 엘라스틱을 통합해 검색 사례뿐만 아니라 가관측성과 사이버 보안 기능도 개선하는 데 초점을 맞춥니다.
이 책은 먼저 NLP와 NLP 프로세스에서 엘라스틱의 기능을 소개합니다. 다음으로 자원 요구사항을 파악하고 빠른 응답 시간을 위한 특정 페이지 캐시 요구사항과 함께 벡터가 밀집 벡터(dense vector) 유형에 어떻게 저장되는지 알아봅니다. 계속 읽다 보면 노드 스케일링, 설정 튜닝, Rally와 파이썬을 사용한 부하 테스트 등 머신러닝 모델 배포를 개선하려는 다양한 튜닝 기법과 전략을 발견하게 됩니다. 또한 이미지를 활용한 벡터 검색 기법, 성능 향상을 위한 모델 미세 조정, 엘라스틱서치에서 이미지 유사성 검색을 위한 CLIP 모델 사용법도 다룹니다. 마지막으로, RAG(retrieval-augmented generation, 검색 증강 생성)를 살펴보고 벡터화된 데이터, ELSER의 기능, RRF의 정제된 검색 메커니즘을 활용하는 데 챗GPT와 엘라스틱서치를 통합하는 방법을 배웁니다.
이 책을 다 읽고 나면 엘라스틱을 활용해 프로젝트에서 벡터 검색을 구현하고 최적화하는 데 필요한 모든 기술을 갖추게 됩니다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 벡터 검색 기능을 활용해 성능 최적화하기
◎ 이미지 벡터 검색과 그 활용 분야 탐구하기
◎ 개인 식별 정보 탐지 및 마스킹하기
◎ 차세대 가관측성을 위한 로그 분석 및 검색 구현하기
◎ 사이버 보안을 위한 벡터 기반 봇 탐지 활용하기
◎ 벡터 공간 시각화 및 엘라스틱의 최신 검색 기능 살펴보기
◎ 스트림릿(Streamlit)을 활용한 RAG 강화 애플리케이션 구현하기
작가 소개
바할딘 아자르미 (Bahaaldine Azarmi)
일래스틱의 글로벌 고객 엔지니어링 부사장으로, 기업이 데이터 아키텍처, 분산 시스템, 머신러닝, 생성형 AI를 잘 활용하게 안내한다. 클라우드 사용에 중심을 둔 고객 엔지니어링팀을 이끌고 AI 분야에서 숙련된 커뮤니티를 구축하고 지식을 공유하여 영감을 주는 데 열정을 쏟고 있다.
제프 베스탈 (Jeff Vestal)
금융 거래 회사에서 10년 이상의 경력을 쌓으며 얻은 풍부한 배경지식과 일래스틱서치에 대한 폭넓은 경험을 갖추고 있다. 운영 능력, 엔지니어링 기술, 머신러닝 전문 지식이라는 독특한 조합을 가지고 있다. 일래스틱서치의 수석 고객 엔터프라이즈 아키텍트로 일하면서 일래스틱서치의 고급 검색 기능, 머신러닝 기능, 생성형 AI 통합을 활용해 사용자가 복잡한 데이터 문제를 실행할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 능숙하게 안내하는 혁신적인 솔루션을 만드는 데 탁월한 역량을 갖추고 있다.
일래스틱의 글로벌 고객 엔지니어링 부사장으로, 기업이 데이터 아키텍처, 분산 시스템, 머신러닝, 생성형 AI를 잘 활용하게 안내한다. 클라우드 사용에 중심을 둔 고객 엔지니어링팀을 이끌고 AI 분야에서 숙련된 커뮤니티를 구축하고 지식을 공유하여 영감을 주는 데 열정을 쏟고 있다.
제프 베스탈 (Jeff Vestal)
금융 거래 회사에서 10년 이상의 경력을 쌓으며 얻은 풍부한 배경지식과 일래스틱서치에 대한 폭넓은 경험을 갖추고 있다. 운영 능력, 엔지니어링 기술, 머신러닝 전문 지식이라는 독특한 조합을 가지고 있다. 일래스틱서치의 수석 고객 엔터프라이즈 아키텍트로 일하면서 일래스틱서치의 고급 검색 기능, 머신러닝 기능, 생성형 AI 통합을 활용해 사용자가 복잡한 데이터 문제를 실행할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 능숙하게 안내하는 혁신적인 솔루션을 만드는 데 탁월한 역량을 갖추고 있다.
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