エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
VertexAI Vector SearchとEmbeddings for Textで実現するTechBlogのベクトル検索 | 株式会社CAM
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
VertexAI Vector SearchとEmbeddings for Textで実現するTechBlogのベクトル検索 | 株式会社CAM
VertexAI Vector SearchとEmbeddings for Textで実現するTechBlogのベクトル検索 |目次 1. はじめに 2.... VertexAI Vector SearchとEmbeddings for Textで実現するTechBlogのベクトル検索 |目次 1. はじめに 2. Embeddingとは 3. VertexAI Vector Search とは 4. VertexAI Embeddings for Text とは 5. 実装ガイド 6. さいごに 7. 参考資料とリンク |1. はじめに こちらは CAM advent calendar 2023 の 8日目の記事です。 株式会社CAMで機械学習エンジニアをしています、原です。 今回は、Google Cloud の機械学習プラットフォームであるVertexAIのプロダクトを活用して、CAM TechBlogの過去記事の検索機能を実装してみました。 具体的には、ベクトル検索が可能なVertexAI Vector Searchと、文章のベクトル化が可能