ElasticsearchのIndex Lifecycle Management（ILM）を使って、指定された期間を過ぎたインデックスを削除する - CLOVER🍀
これは、なにをしたくて書いたもの？ Elasticsearch 6.6.0から、Index Lifecycle Management（ILM）というものが入っているようなので、こちらを試してみようかなと。 Release Notes / Elasticsearch 6.6.0 / New features Index Lifecycle Management ・ Adds Index lifecycle feature #35193 以前は、Curatorというものがこの役割を行っていたみたいです。 Curator Reference [5.8] | Elastic Index Lifecycle Management（ILM）とは？ Index Lifecycle Management（略してILM）について。 Managing the index lifecycle | Elastic
Index LifeCycle Managementを体感する - 今日もショートドリップをマグで。
概要 Elasticsearch 6.6.0から、まだGAとはなっていませんが、Index LifeCycle Management(ILM)が提供されるようになりました。 あわせて、Kibanaでも管理画面が追加されています。 LifeCycle Managementが提供されるということは、こんなことができるようになるということです。 1つのIndexが大きくなりすぎないように、ローリングする（log4netなんかでお馴染みのFileRollingAppenderのようなもの） ある程度期間が過ぎたらIndexを消す（今までcuratorなどで、外部からバッチ処理していたものが自動化されるように） 今回は、何らかの自作ツールでデータを投入している人などが参考になるように、どうすればIndex Lifecycle Policyが適用できるのか、 そのために必要な最小の手順について確認して
検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results
2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
Elasticsearchで関連キーワード機能がどれだけ低コストで実装できるかの旅路 - エムスリーテックブログ
クエリに対する関連キーワード機能 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近の仕事で医師に質問ができるサービスで「Elasticsearchを使ってなるべく低コストで関連キーワード機能を実装する」という案件に携わっていました。本記事では関連キーワード機能を低コストで実装するための技術調査の結果と、実際に採用した方法をご紹介します。 今回紹介する方法は機械学習などは使わず、なるべく低コストである程度の品質を目指すものです。この記事を読むことで検索アプリケーションにサクッと関連キーワード機能を実装できるようになるでしょう。 Overview 検索における関連キーワード機能とは 実装の前提条件 実装パターンの紹介 (1) ログで出現した単語を数えあげる (2) ログに対
Elasticsearch Rest APIでのIndex再構築
https://www.elastic.co/こんにちは。APIチームの小島です。 今回はElasticsearchのIndex再構築手順について書きます。 Elasticsearchを運用している中でスキーマを変更する際、Shard数を変更する場合にIndexを新しく作り直す事があります。再構築に関してはElasticsearchの使い方、サービスの性質、利用ツールによりやり方はそれぞれなのであくまでも一例として紹介します。 環境・Elasticsearch 6.2 Indexについて今回はユーザ情報を入れるIndexとして以下のような命名で説明します。 ・使用中のIndex名： user_v20180701000000 ・新しく作るIndex名： user_v20181001000000 ・Aliase名： user Aliaseはサービスから参照させたいIndexに結びつけておき、I
Elasticsearch キーワードサジェスト日本語のための設計
Google に代表される「キーワードサジェスト」機能を Elasticsearch を前提に日本語向けに設計。 よくある要件サイト内で過去に検索された有効なキーワードをサジェストしたい。入力されたテキストに関連性が高く、過去に検索された回数の多い順でサジェストしたい。最初に入力された言葉の後に空白を入力すると、最初の言葉と一緒に検索される複合語の候補サジェストしたい比較的シンプルな要件のように見えますが。。日本語を対象にしたサジェスト機能を実装する場合、入力途中の日本語のテキスト受けながら、ひらがな、カタカナ（半角・全角）、漢字、ローマ字（大文字・小文字・全角・半角）のコンビネーションを合わせて、関連性の高い言葉を素早くユーザーに提案しなければなりません。以外と難しいのです。。 Elasticsearch にも Completion Suggester と言うサジェスト向けの機能があるの
Elastic CloudのElasticsearch Serviceに移行しています - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは。Data Engineer の @shase です。 みなさんは全文検索エンジンに何を使われているでしょうか？ 2020年現在では、比較的 Elasticsearchを使われている方が多いのでは無いかと思います。 Quipperでも、toC向けの検索機能をはじめとして、いくつかの社内システムでElasticsearchを使って全文検索を実現しています。 元々は別のElasticsearchマネージドサービスを使用していたのですが、昨年から各種システムをElastic CloudのElasticsearch Service（公式サイト）に移行作業を行っており、そのエッセンスについて、本記事で紹介したいと思います。 Elastic Cloud/Elasticsearch Serviceの概要 Elastic CloudのElasticsearch Serviceは、Elastics
ElasticsearchのSlowlog設定について - Qiita
ElasticsearchのSlowlogについて 皆さん、ElasticsearchのSlowlog設定を利用されてますか？ クエリのパフォーマンスチューニングや、インデキシングに時間がかかっている時の原因究明に大いに役立つ設定だと思いますので、Elastic CloudとDocker上でのSlowlogの設定をご紹介します。 目次 Slowlogとは Elastic CloudでのSlowlog設定 Docker上でのSlowlog設定 最後に Slowlogとは まず公式ドキュメントはこちらです。 概要としては、インデックスに対してwarn, info, debug, traceのレベル毎に時間を設定することで、設定時間を上回ったクエリが出力されます。対象はSearchとIndexになりSearchのSlowlogではQueryとFetchで別々の時間が設定できます。 PUT /it
Elasticsearchで画像検索をやってみる - Re:ゼロから始めるML生活
この記事は 情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019 - Qiita 16日目の記事です。 初日から非常に勉強になる記事を拝見させていただいて日々勉強しております。レベルが高すぎて内心ビクビクしてます。。。 何も考えずこのカレンダーに登録した１ヶ月前のアホな自分をぶん殴りたい… 普段、Elasticsearchをつかっているのですが、最近では検索したい対象が文書だけとは限らず、画像を使った検索をしたいことがあります。 ただ、Elasticsearchは全文検索エンジンなので、基本的には画像検索はそのままだと実現は難しいです。 一方、検索機能を一つに集約できると何かと便利なことがあります。 ということで、今回はElasticsearchを使った画像検索をやってみます。 画像検索 方針 検索対象画像 画像 -> Embedding インデクシング 検索 検索データ 応答
GitHub - elasticsearch-dump/elasticsearch-dump: Import and export tools for elasticsearch & opensearch
Version 1.0.0 of Elasticdump changes the format of the files created by the dump. Files created with version 0.x.x of this tool are likely not to work with versions going forward. To learn more about the breaking changes, vist the release notes for version 1.0.0. If you recive an "out of memory" error, this is probably or most likely the cause. Version 2.0.0 of Elasticdump removes the bulk options
Elasticsearchのベクトルフィールドをテキスト類似性検索に活用する
テキスト埋め込みとは？さまざまなタイプのテキスト埋め込みについて詳しく検討し、従来型の検索アプローチと比較してみましょう。 テキスト埋め込みテキスト埋め込みモデルは、単語を密な数ベクトルとして表現します。これらのベクトルは、単語のセマンティックな（意味論上の）プロパティを捉えるためのものです。単語のベクトルが相互に近ければ、セマンティックな意味でも類似している、ということになります。すぐれた埋め込み技術において、ベクトル空間の各方向性は、その単語の異なる側面に結び付いています。たとえば、“カナダ”のベクトルは、ある方向性では“フランス”に近い可能性があり、別の方向性では“トロント”に近いかもしれません。 NLPと検索のコミュニティは、このような語のベクトル表現に長年関心を寄せてきました。この数年で、多くの従来型のタスクがニューラルネットワークを使って再考されたことに伴い、テキスト埋め込みへ
Elasticsearchで分散表現を使った類似文書検索
概要 Elasticseachに分散表現のベクトルに対する類似文書検索が実装されたということで、以下のElasticのブログ記事を参考に類似文書検索を試してみました。 Text similarity search in Elasticsearch using vector fields | Elastic Blog 類似文書検索とは、与えられたクエリの文書と似ている文書を文書集合内から検索する技術です。この際に必要となるのが「似ている」という概念で、計算機上でどうやって2つの文書間の類似度を数値として表現するかがポイントになります。例えば、互いの文書に出現する単語の一致度や重複度合いを測ったり、TF-IDFやBM25などで文書をベクトル化して比較する方法があります。ただしこれらの方法では、言い換え表現や表記の違いにより同じ意味の単語が異なる単語だと判定されたり、文書の中では重要でない単語に
Elasticsearchを用いて類似度ベクトル検索をやってみてわかったこと | ログミーBusiness
2019年7月31日、検索技術研究会が主催するイベント「Search Engineering Tech Talk 2019 Summer」が開催されました。「検索」や「検索システム」にまつわる技術や手法を共有する本イベント。第3回となる今回は、3人のエンジニアが、現場の経験を通して学んだノウハウや、検索にまつわる知見を語ります。プレゼンテーション「Elasticsearch における類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて 」に登壇したのは、伊藤敬彦氏。講演資料はこちら Elasticserchにおける類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて伊藤敬彦（@takahi_i） 氏（以下、伊藤）：「Elasticserchにおける類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて」ということで、いろいろ調査をしてみましてとりあえずまとめてみましたというお話です。 シュッとやると最初は書い
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GitHub - lmenezes/cerebro
click-to-deploy/k8s/elasticsearch at master · GoogleCloudPlatform/click-to-deploy · GitHub
GKE上にElasticsearchとcerebro環境を構築する - Qiita
GitHub - fukubaka0825/terraform-elasticsearch-and-kibana-on-ecs: terraform-elasticsearch-and-kibana-on-ecs
まさかEC2にインストールなんかしていないよね？～Amazon ESのメリット/デメリット～
Semantics at Scale: BERT + Elasticsearch
GitHub - elastic/go-elasticsearch: The official Go client for Elasticsearch
