鐵人檔案
過去曾使用 elasticsearch 設計文本搜尋的自動補全功能，功能是做出來了，但結果差強人意；希望透過這次機會重新挑戰這個題目，希望表現可以更好，也順便重新學習 elasticsearch 並 catch up 最近推出的新功能。
KNN 是 K-nearest neighbor 的縮寫，字面上的意思是『 k 個離最近的鄰居』，k 是一個可調控的整數。 這個算法主要應用在解決分類問題，一個...
前一篇在進行 knn 搜尋的時候，發現了非常不合理的搜尋結果： 當搜尋『黑道家族勾心鬥角』時，最相似的電影居然是溫馨家庭喜劇；再加上前面幾筆內容不同但相似性分數...
在 Search Query III 這一篇內有提到可以用 bool query 結合兩個 query，knn 是可以被放在 bool query 內被一起使用...
前幾篇說明了 ES as Vector DB 的使用，在 AI 的應用中，Vector DB 主要的使用場景是 RAG—Retrieval Augmented...
在上一篇文章中提到要整合 ES 和 LLM 做成 RAG，我們還需要一個給 LLM 一段 prompt 並將 ES 搜尋到的資訊回傳個 LLM 作為 conte...
前一篇手動擷取 ES 內的電影資料提供給 LLM，今天要來透過 python 腳本自動化。 首先要做的就是把要問 LLM 的問題轉為 vector 並在 ES...
前幾篇不論在 tweet 資料寫入或 ML 資料寫入，都不免透過 python 進行了一些簡單的資料清理才寫入 ES；如果想要進行的資料處理邏輯很簡單，不想為此...
今天要來用 ES 的 Ingest Pipeline 處理前面用來做 Auto complete 的 Tweeter 資料，先回顧一下： 資料的樣子 {'n...
這系列文章從過去的一個小專案 —— auto-complete 開始，重新 pick up ES 的相關概念，從 analyzer、index-mapping...
