こんにちは、delyコマース事業部サーバーサイドエンジニアの小川です。 最近クラシルにて、ネットスーパー機能のリリースができました！ (以下 クラシルネットスーパー) 入社して1年くらいたちますが、とってもエキサイティングな毎日を過ごしています。 この記事は「dely #1 Advent Calendar 2020 - Adventar」の24日目の記事です。 前日は仁多見さんの記事でした！↓ 思った以上に大変だったクラシルでの Scoped Storage 対応 - クラシル開発ブログ はじめに みなさんはElasticsearchを利用して、開発中のサービスに検索機能を導入したことはありますでしょうか。 今や様々なサービスで利用されているかと思います。 クラシルネットスーパーでは、キーワード検索以外の部分でもElasticsearchを活用しています。 レシピに紐づく食材を取得したり

こんにちは。エンジニアの敷地(@shikichee)です。 現在AI受診相談ユビーのプロダクトオーナーをやっています。 自分が入ってから、リピーター数が2ヶ月半で5倍に 今回はエンジニアとして培ったスキルを活かしながら、施策の立案から実行まで行い、2ヶ月半でリピーター数が5倍になった事例を紹介できればと思います。タイトルは若干ふざけすぎですが。笑 ※この記事は Ubie Advent Calendar 2020 の 21 日目の記事です。 0. 突然のチーム移動&課題だらけの環境Ubieに入って3年間、病院向けのプロダクトAI問診ユビーをソフトウェアエンジニアとしてずっと開発してたのですが、今年の10月にAI受診相談ユビーという一般ユーザー向けのサービス開発チームに異動することになりました。 AI受診相談ユビーとは 質問に答えいてくと、参考病名や適切な医療機関が出てくるシンプルなサービスで

この記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2020の11日目の記事です。 TL;DR 対象読者は転置インデックスを少し知ってるくらいの検索初心者です 検索エンジンに興味が湧き、仕組みを知るためにGoで自作しています 自作検索エンジンのAnalyzerとIndexerとSearcherを紹介します はじめに ここ最近、以下の観点から情報検索への興味が強いです。 技術面: フリーワード検索機能を実装した際にElasticsearchの使いやすさと多機能さに圧倒されたこと。 プロダクト面: 検索がプロダクトに不可欠な機能かつ、 非エンジニアにとって検索エンジンは未知であり知識の乖離が大きいため、エンジニアだからこその価値を提供しやすいこと。 検索エンジンの仕組みを知り情報検索分野に詳しくなるために自作し始めました。 プログラミング言語Goを読んで学んでいるので

Elasticsearchで形態素解析を行う場合、最も手軽な方法の一つはOSSの形態素解析エンジン「Kuromoji」を利用することです。 Kuromojiを利用したjson形式のテンプレート 例えば、形態素解析とN-Gramのハイブリッドな検索を実現するために、以下のようなjson形式のテンプレートを用います。 { "template": "sample*", "settings": { "analysis" : { "analyzer" : { "ja-ma-analyzer" : { "type" : "custom", "tokenizer" : "ja-ma-tokenizer" }, "ja-2gram-analyzer" : { "type" : "custom", "tokenizer" : "ja-2gram-tokenizer" } }, "tokenizer": {

こんにちは、m3 エンジニアリンググループ CTO 矢崎(id:Saiya)です。 過去に Go 言語の仕様を一通り見た経験があったのですが、久しぶりに Go のコードを最近読み書きした際に、ここ数年の Go 言語やエコシステムの進化による変化もあり、発見やハマりが多々ありました。 Go 言語公式のロゴもスピード感ありますね。 同じような迷い・回り道をしてしまう方ももしかしたらおられるのではないかと思いますゆえ、 エムスリー Advent Calendar 2020 6 日目の記事として、筆者が実際に「最初から知っていれば時間を無駄にしなかったのに...！」と感じた知見をざっくばらんにシェアいたします。 本記事がどなたかの一助になりますと幸いです。 なお本記事の内容は筆者個人の理解・自身で直接読み書きしたユースケースの範囲での知見であり、全ての Go 利用事例に当てはまらない点も含みうりま

こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 今まではiQONの全文検索用のインデックスには形態素解析だけを用いていましたが、先日Ngramも併用することで検索を改善しました。 その結果、検索結果のヒット数が向上し、なおかつ検索ノイズの増加を軽微なものに抑えることができました。 この記事では、Ngramを併用することのメリット、およびそれをApache Solrで利用する方法について紹介します。 欲しい情報が見つからないとは そもそも、「検索したけど欲しい情報が見つからない状態」とはどのような状態でしょうか？ ここではその状態を以下の2つの状態に分解して考えてみます。 欲しい情報の数が少ない 1つ目の状態は「欲しい情報が検索結果中に少ない」状態です。 例えば、旅行情報サイトで「東京」と検索した時にDBの中には数千件のデータがあるのに検索結果数がわずか数件しかないような状態です。 欲しくな

〇〇みたいな検索作ってと言われたときに考えること / thinking before developing search system like that one

働いていないことへの言い訳記事です。 この夢のような生活がもうすぐ終わるので書きたくなりました... ちなみにサムネイルは「仕事」でぱくたそで検索したら出てきました。 「エレベーターも給料も下降中の写真素材」というタイトルです。 https://www.pakutaso.com/20140914273post-4629.html 何をしていたのか 会社を辞めて約 1 年ほどプログラミングの勉強をしていました。 前職では「みんなのレベルが高くて着いていけないな〜」って感じることが多く、その原因のほとんどが知識や経験不足に依るところだったので、そういうのを先に補ってから働いた方が良さそうと思って辞めました。 いわゆる異業種からのキャリアチェンジでプログラマとしてのキャリアを始めたので、知識や経験は同世代の人たちに比べるとかなりのハンデがあり、そのハンデを埋めるための勉強をしました。 プログラミ

エムスリー Advent Calendar 2020 まで残り 7 日です！ Advent Calendar本編に先んじて新卒1〜2年目メンバーが執筆します！ エムスリーのエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの新卒1年目の丸尾です。エムスリーには一昨年の夏に、インターンをしていて、その際の体験も記事にしているので、こちらもご覧ください！ www.m3tech.blog はじめに 私は主に Elasticsearch を用いた検索プロジェクトを担当しています。Elasticsearchへの理解がまだまだ不十分だと感じ、今期からはプロジェクトのメンバーを巻き込んで、Elasticsearch/Lucene のソースコードリーディングの勉強会を開いています。目標は各自がElasticsearchかLuceneにPull Requestを投げつけることです。 今回の記事では、これまでの勉

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。 エムスリーの検索基盤ではElasticsearchを利用しています。社内で積極的に検索改善が行われており複数のIndexが管理がしづらいという問題がありました。 そこで定義ファイルからIndexの状態を冪等性を持って同期させるeskeeperというOSSを作りました。 この経験から「定義ファイルで〇〇を宣言的に管理する系のツール」を作る時のちょっとしたコツを紹介します。タイトルの通り今回はIaCツールを作るのではなくIaCのプラクティスを意識してCLIを作るお話になるのでご了承ください。 なぜeskeeperを作るに至ったか チームでのElasticsearchの運用と課題 eskeeperとは IaCを意識したCLI開発のエッセンス コマンド

こんにちは。 delyでISE(In-house System Engineer)をやっている@_skuwaです。 kurashiru[クラシル]のグロース、プロダクト改善の為の基盤の設計・開発を行っています。 今日はユーザーの検索行動のUXを向上させるために立ち上がった、検索改善プロジェクトについて書こうと思います。 検索機能における、UX上の課題点 検索したものの、レシピ数が少ない 豚肉、パスタなどの曖昧なワードでの検索時に結果が多すぎる（ユーザーが求めているレシピの割合が低くなってしまう） 明らかに不適切なレシピが検索結果に混ざり込んでしまっている その結果、検索後の離脱率（動画再生せずに直帰した割合）が高い状態になっていました。 課題解決へのアプローチ delyでは基本的にグロースは開発チームが行っています。 しかし、今回の検索はドメインの専門知識があったほうが質の良い仮説が立てら

Search Engineering Tech Talk 2019 Springで登壇した内容です。 https://search-tech.connpass.com/event/126506/

Nickはロシアのセントピーターズバーグ出身のソフトウェアデベロッパー/ブロガーです。彼による他の記事はこちらをご参照ください。 検索とは、ユーザーとシステム間の会話のようなものです。ユーザーは必要な情報をクエリとして表現し、システムはその返事として検索結果を提示します。そのため検索結果ページは、検索体験において非常に重要な部分です。検索結果ページはユーザーの情報のニーズを導き出して会話を成立させる機会を提供するものなのです。 この記事では、検索結果のUXを向上させる10のベストプラクティスを紹介したいと思います。 １.  検索ボタンが押されたあとユーザーのクエリを消去してはいけない オリジナルテキストは残したままにしてください。クエリの再構築は、数ある情報探索においてとても重要な段階です。探している情報が見つからない場合、ユーザーは元のクエリを少し修正して再び検索しようとします。これをユ

検索体験を向上する Query Understanding とは 本記事は Recruit Engineers Advent Calendar 2019 – Adventar 25日目（最終日！）の記事です． はじめまして．リクルートテクノロジーズの河野 晋策です． 私は，Qassチームというリクルート横断の検索改善を行うチームにて検索改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 「いい検索」を考える 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 Argoによる機械学習実行基盤の構築・運用からみえてきたこと (CNDT2019, OSDT2019) 本記事の想定読者：検索初学者の方

こんにちは: ) delyで検索エンジニアをしているsakura (@818uuu) です。この記事はdely Advent Calendar 2018の5日目の記事です。 4日目の記事は、SREの井上の「超手軽に構築する！サーバレスなWEBパフォーマンス定点観測基盤」でした。WEBパフォーマンスの定点観測・分析に興味がある方はぜひ読んでみてください。 tech.dely.jp はじめに 私はdelyに入社した2018年1月から検索エンジニアをしています。 delyが運営している料理動画アプリ「クラシル」では訪れたユーザーのほとんどが検索をする、いわば検索がコアになっているサービスです。 検索エンジニアとしてその検索体験を少しでも向上させるべく日々試行錯誤しています。 弊社のエンジニアが検索体験について語っているインタビュー記事もありますので、ぜひご覧ください。 careerhack.en

2018年4月9日2019年5月27日 ※JavaジェネリクスについてはJavaジェネリクスにまとめがあるので参照されたい。 Javaジェネリクスで検索してみると、やはりあまりに一方的な解説、わけのわからない解説が多いので、ここでは初心者向けにわかりやすく解説してみることにする。ただ、全くの前提無しというわけにはいかない。ある程度、Javaプログラムが書けて、Eclipse-IDE等を使える者を対象とする。 ジェネリクスの導入と複雑さ Javaにジェネリクスが導入されたのは、たしか1.5あたりだったと思う。10年位前だろうか？それ以前のJavaにはジェネリクスの仕組みがなかった。ちなみに、今資料を見つけ出せないのだが、ジェネリクスの理論を作り出したのは、たしか日本の計算機科学研究者だったと思う。 というと、非常に難しいもののように思うが、たしかに深く掘り下げるとかなり難しいものではある。し

The First Elasticsearch Cluster 2018-07-25 JJUG ナイトセミナー「Elasticsearch特集」Read less

一定期間更新がないため広告を表示しています