GitHub - qdrant/qdrant: Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/
Vector Search Engine for the next generation of AI applications Qdrant (read: quadrant) is a vector similarity search engine and vector database. It provides a production-ready service with a convenient API to store, search, and manage points—vectors with an additional payload Qdrant is tailored to extended filtering support. It makes it useful for all sorts of neural-network or semantic-based mat
Designing a Dataflow Editor With TypeScript and React | Protocol Labs Research
This is a design report – a story about the tradeoffs and challenges that we encountered while building a medium-complexity React component in TypeScript. These include state modeling (“making illegal states unrepresentable”) basic type-level programming in TypeScript DX patterns for generically typed React components DX patterns for reusable controlled components using a Redux-like action/dispatc
AWS、商用サービス化を制限するライセンス変更に対抗し「Elasticsearch」をフォーク 独自のオープンソース版へ
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AWS、商用サービス化を制限するライセンス変更に対抗し「Elasticsearch」をフォーク、独自のオープンソース版へ」（2021年1月25日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Amazon Web Services（AWS）はこのほど、オープンソースで開発されている検索エンジン「Elaticsearch」とデータの可視化ツール「Kibana」をフォークし、独自ディストリビューションを作成すると発表しました（AWS日本語ブログ）。 これはElasticsearchとKibanaの開発元である蘭Elastic社が、AWSはElasticsearchの商標を無断で利用しているなどとしてAWSを名指しで非難し、AWSの商用利用を制限するライセンス変更を発表したことに対抗する措置として行われる
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは。LINE Growth Technologyの宇都宮です。現在は出前館に出向して、主に出前館のコンシューマ向けアプリケーションのAPI開発を担当しています。 私が出前館の開発に携わり始めたのは昨年（2020年）の夏でした。当時、懸案事項となっていたのがメインDB(Oracle)の高負荷です。出前館のメインDBはオンプレミスで構築されており、スケールアップもスケールアウトも難しい状況にありました。 そこで、データ参照用DB(PostgreSQL)をAWSに構築し、データ取得のみ行うAPI（参照系API）のDBアクセスを参照用DBに向ける、というプロジェクトが発足しました。このプロジェクトについては、出前館のエンジニア
レシピ検索エンジンとして誕生した瞬間から、Elasticsearchは高速でパワフルな全文検索エンジンとして設計されていました。そんなルーツもあり、テキスト検索の改善は、今もElasticの日々の業務のベクトルにおいて重要なモチベーションです。Elasticsearch 7.0では、高次元ベクトル向けのフィールドタイプを試験導入し、今回7.3のリリースでは、高次元ベクトルのドキュメントスコアリング向けの使用のサポートを開始しました。 本ブログ記事は、“テキスト類似性検索”と呼ばれる特定のテクニックを取り上げます。このタイプの検索では、ユーザーが短い自由文クエリを入力し、そのクエリへの類似度に基づいて、ドキュメントが順位付けされます。テキスト類似性は、幅広いユースケースに役立てることができます。 Q＆A：よくある質問と回答のコレクションから、ユーザーが入力した内容と類似の質問を見つける。論文
移行してわかった！AlgoliaとElasticsearchの違い｜Penmark Magazine | 株式会社ペンマーク
Penmarkの河村です。 PenmarkではFirebaseを活用してスマホアプリを開発しています。Firebaseはモバイル開発に必要な機能の殆どを提供してくれます。ただ一つ足りないのがデータベースの検索機能です。No SQLであるFirestoreはリレーショナル・データベース(以降RDBと記載)のLIKE検索のような検索機能は有りません。 Penmarkの最も重要な機能であるシラバス検索を行うためにAlgoliaを使っていましたが、2022年度のシラバスデータ投入のタイミングでElasticsearchに移行しました。このため、全く同じサービス・機能を両方の検索エンジンを用いて実装したわけですが、両方で構築することで、2つのサービスはかなり異なるということがわかりました。 今回はAlgoliaとElasticsearchの２つの検索サービスについて、何がどう違うのかを整理することで
ACADEMIC RESOURCE GUIDE（ARG）
ACADEMIC RESOURCE GUIDE（ARG）（1998年創刊）は、 アカデミック・リソース・ガイド株式会社（arg）の公式メールマガジンです。
Elastic Cloud を使うようになって変わったこと
寒くなってきましたね。趣味のキャンプも１１月で今年はおしまいです。上の写真は今年最後のキャンプで撮った１枚。焚き火をしながら凍えそうでした。 Elasticsearch Advent Calendar 2019 ２日目、最近まったく情報発信できていなかったのでリハビリもかねて。久しぶりに Elasticsearch 関連の記事がんばって書きます！ Elasticsearch を使い始めたのは、かれこれ５、６年前（Hello! Elasticsearch ブログを公開したのが、２０１４年なので、多分その１、２年前）。その前は、今は無き FAST ESP (Fast Datasearch) と言う商用のサーチエンジンを使ってシステムを設計、構築していました。 Elasticsearch に出会って衝撃を受けたのは、そのシステム構築のし易さと、柔軟なスキーマ・インデックス設計。それまでの検索エン
TL;DR Sudachi同義語辞書を「Solr Synonyms形式」に変換して使う あくまで暫定的な使い方: 本来は形態素解析結果を元に厳密に展開されるべき ちゃんとしたフィルタープラグインは、徳島のSudachi公式がもうすぐ公開してくれるはず Sudachi同義語辞書とは ワークス徳島NLPが開発する、専門家の手による大規模で高品質な辞書 Apache2.0ライセンス、商用利用可 詳細は公式ドキュメントを参照のこと 同義語が単に羅列されているわけではなく、詳細化した同義関係が付与されています。 そして、この言語資源は定期的に専門家によりメンテナンス、更新されています。例えば、以下のような語も2020年7月のアップデートなどで追加されています; ... 023538,1,0,1,0,0,0,(医療),新型コロナウイルス感染症,, 023538,1,0,1,2,0,0,(医療),COV
Javaをインストール済みの人でも、素直に一番上の手順を参考に（Java関連の部分を読み飛ばしながら）進めるのが良いと思います。 Fessでインデックス作成 -クロール設定- 環境構築が完了したら、Fessを起動して、インデックスを作成します。今回は本サイト「はやぶさの技術ノート」をクロール対象として登録します。 つまり、本サイトの各ページを探索（クロール）し、全文検索の対象として登録（インデックスを作成）します。 クロール完了後、「深層学習」などのキーワードを入力して検索した結果が下図です。 Fessの検索 API Fessサーバーは 検索API を提供しているため、http://localhost:8080/json/?q=検索語 というリクエストを送ることで、 検索結果をJSON形式で受け取ることができます。 例えば、http://localhost:8080/json/?q=深層学
[新機能]Amazon Elasticsearch Service でファイルベースのシノニム、ユーザー辞書などに対応するカスタムパッケージを利用可能になりました | DevelopersIO
先日（2020年4月21日）、Amazon Elasticsearch Service がファイルベースのシノニム、ユーザー辞書などに対応するカスタムパッケージを利用可能になりました。 Custom dictionary files now supported on Amazon Elasticsearch Service Custom Packages for Amazon Elasticsearch Service 全文検索と検索性能 EC サイトやブログサイトなどで全文検索による検索機能を提供するのは一般的になってきました。 Elasticsearch などの検索エンジンを利用することで全文検索を簡単に実装できます。 ただし、検索エンジンを利用したからといってユーザーにとって良い検索になるとは限りません。 提供する UI、扱うデータ、利用するユーザーによって検索の良し悪しは大きく変わ
![[新機能]Amazon Elasticsearch Service でファイルベースのシノニム、ユーザー辞書などに対応するカスタムパッケージを利用可能になりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/056d88f7eabf64cef1d683207b63b62bd382cd02/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Famazon-elasticsearch-service.png)
保持期間ごとのインデックスセグメントは不変なため、Elasticsearchでドキュメントを更新する場合は、まず既存のドキュメントを見つけ、それを削除済みとしてマークし、その後、更新バージョンを追加する必要があります。ドキュメントを削除する場合も、そのドキュメントを見つけて削除済みとしてマークする必要があります。このため、削除済みとしたドキュメントはマージされるまで、ディスクスペースと一部のシステムリソースを引き続き拘束することになり、結果として多くのシステムリソースを消費する場合があります。 Elasticsearchでは、ファイルシステムから直接、効率的にインデックスを完全削除することができます。すべてのレコードを個別に明示的に削除する必要はありません。これはElasticsearchでデータを削除するときの最も効率的な方法です。 ポイント：可能な場合は必ず、時間ベースのインデックスを
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。好きな言語はGo。情報検索系の話が好物です。 今回はネット上に公開されている医療用語辞書を検索特化させるために統計的複合語分割を試したお話です。 医療用語辞書を検索で使う際の問題 辞書の複合語分割問題 辞書による複合語分割の指定 分割単位をどのように決めるか問題 対数尤度比を使った複合語分割 対数尤度比とは 医療用語辞書を対数尤度比で複合語分割しない単語を抽出 クエリログも含めたLLR まとめ We're hiring !!! 医療用語辞書を検索で使う際の問題 辞書の複合語分割問題 現在公開されている医療用語辞書には様々なものがあります。例えばComeJisyoは形態素解析での用途を想定した医療用語辞書です。しかし、これをそのまま検索用の辞書として利用すると、辞書に登録さ
The SSPL is Not an Open Source License We’ve seen that several companies have abandoned their original dedication to the open source community by switching their core products from an open source license, one approved by the Open Source Initiative, to a “fauxpen” source license. The hallmark of a fauxpen source license is that those who made the switch claim that their product continues to remain
SIGIR 2019より以下の論文を紹介。NLP2019でも発表されており、わかりやすいスライド付き。 FAQ Retrieval using Query-Question Similarity and BERT-Based Query-Answer Relevance 【論文】行政対話システムにおける検索エンジンTSUBAKIとBERTを併用したFAQ 検索の高度化 【スライド】行政対話システムにおける検索エンジンTSUBAKIとBERTを併用したFAQ 検索の高度化 この論文では、行政サイトにあるFAQの検索を検索エンジンとBERTを組み合わせて検索性能を向上させる手法を提案している。今までの課題として、通常の検索エンジンを使った場合、クエリとQAの間に表現のズレがあると上手く検索できない点を挙げている。たとえば、以下の画像の場合、ユーザのクエリに対して単純な記号マッチで検索すると「チ
業務はますます高速化し、かつてないほど分散して実施されるようになりました。いま、資産となるコンテンツが幅広い共同作業用ツールで、リアルタイムに生成されています。Elastic Workplace Searchはシンプルかつパワフルな発想に根ざして開発されています。つまり、組織のチームが日々使用するアプリケーションすべてに散らばった知識を横断して検索する一元的な方法を構築し、数時間から数日程度で大規模にデプロイしようというアイデアです。たとえるなら、“あちこちで乱雑に増えてゆく情報を、禅の精神で新鮮に見直す”、そんなプロダクトです。関連性が高く、パーソナライズされた、情報検索の一元的なエクスペリエンスを提供します。 今すぐ立ち上げることも、Elastic Workplace Search導入ウェビナーにご登録いただくこともできます。 バーチャルな作業空間への入口 Elastic Workpl
Elasticsearch on Kubernetes の本番運用方法 | Wantedly Engineer Blog
Elasticsearch はオープンソースの分散型検索分析エンジンです。いろんな形式のデータを保持することができ、複数のフィールドを指定した検索クエリが簡単に書けたり、文字数の多いデータでも高速に検索ができるといった特徴があります。これらの利点を活かして Wantedly でも検索機能や推薦機能の裏側で利用しています。 この記事では Wantedly の本番環境で運用している Elasticsearch について構成と運用についてのノウハウを紹介します。 背景Wantedly では Elasticsearch を Kubernetes 上で運用しています。以前は EC2 上で AutoScaling Group を利用して直接クラスタを構成し、内製ツール (https://github.com/dtan4/esnctl) によって管理していました。しかし、マイクロサービス化の推進によって
Amazon Elasticsearch Service の認証・認可に関する面倒くさい仕様をなるべくわかりやすく説明する - 無印吉澤
はじめに 最近、仕事で Amazon Elasticsearch Service（以下、Amazon ES）を本格的に使う機会があって、認証周りの仕様で苦労させられました。 Elasticsearch を本格的に使う人は、自分で Elasticsearch クラスタを立てたり、Elastic Cloud を使ったりしてしまうからか、Amazon ES 周りの情報は意外と見つかりませんでした。せっかくなので、今回の記事では、自分が Amazon ES を使うにあたって調べた情報をまとめてみます。 はじめに いろいろな Elasticsearch Amazon ES の基本 Amazon ES が提供する認証・認可 パブリックアクセスの場合 VPC アクセスの場合 IP アドレス以外の認証・認可方法は AWS 署名しかない Elasticsearch API へのリクエストを AWS 署名する
Elasticsearchでマルチモーダル画像検索その１ 前置き Elasticsearch 7.2が出る以前からexperimentalな機能としてvectorまわりを扱う機能が提供されていた。 経緯はよく覚えていないが、そのあとここでrevertされたと思ったらX-Packに入った、みたいなことだったと思う。 どんなものかというと、通常のクエリでヒットした文書セットを文書それぞれに予め付けておいたベクトルを利用した類似度でリランクできる、というものだ。 文書が持つ特殊なvector fieldになんらかのベクトルを入れておき、クエリ時にもそれらと比較可能なベクトルを渡すことで、_sourceに格納されているvector fieldを使ってscript内でベクトル間の距離をスコアリングに利用できる。 この機能によってできることというのは、 userとitemで行列分解したベクトルの内積で
はじめに PythonでElasticsearchを使う機会があったため情報を収集していましたが、サイトで使われているElasticsearchのバージョンが古かったり、そもそも、情報が少なかったりしたので、今回、メモとして簡単な例と共に基本的な使い方をまとめました。 この記事を読むことで、低レベルクライアント(elasticsearch-py)を使ったインデックスおよびドキュメントのCRUD操作ができるようになります。 環境 前提として、Elasticsearchはすでに立ち上がっていることとします。 また、実行環境は以下の通りです。特殊なライブラリを使っていないので、どの環境でも基本的には問題ないと思います。 利用環境
Elasticsearchのマッピング設定最適化によるインデキシングパフォーマンス改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。EC基盤本部 検索基盤部 検索基盤チームの有村（@paki0o）です。 みなさん、Elasticsearchのマッピングはどこまで厳密に管理されているでしょうか。 弊社では以前のテックブログでご紹介した通り、一部を除きExplicit Mappingにてデータを管理しています。 techblog.zozo.com 設定している項目は、フィールド名・タイプ・適用するアナライザなど一般的な項目であり、詳細まで詰め切れているとは言い切れない状況でした。今回、マッピング設定の変更がパフォーマンスに与える影響を検証しましたので、その内容についてご紹介いたします。 背景と課題 マッピングの設定について index doc_values enabled 3項目の比較 検証 前準備 比較項目 検証結果 平日での比較結果 休日での比較結果 考察 まとめ 背景と課題 ZOZOTOWNの商品情報イン
本記事は、情報検索・検索技術 Advent Calendar 2021 - Adventar および ストックマーク Advent Calendar 2021 の 13日目の記事となります。（ Advent Calendar の多重投稿禁止の規則はないものと認識していますが、もし問題があるようならば修正したいと思います） はじめに 私は、2020年にストックマークに入社して以来、Astrategy のバックエンドエンジニアとして検索システムの開発に携わってきました。検索システムといっても、もちろんElasticsearchなどの全文検索エンジンを利用する形のものではありますが、それなりに自分たちで作り込む部分もありました。そして、開発において、もっと早くに知っておけばよかった、もっと早くからこうすればよかったと今振り返ると感じる内容が多々ありましたので、今回はそのような、「検索システムを開
8.0からのkNNはどう変わったのか / How kNN search changed in the Elasticsearch 8.0
第46回Elasticsearch勉強会 : https://www.meetup.com/Tokyo-Elastic-Fantastics/events/283113192/
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
Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)の仕組みと各構成変更における挙動について - Qiita
本記事はZOZOテクノロジーズ アドベントカレンダー#2の17日目の記事です。 TL;DR; ECK動作確認環境構築手順 ECKの仕組み 各構成・設定変更における挙動解説 動作確認環境の構築 本記事の解説で使う環境構築方法を簡単に解説します。なお、Kubernetes環境としてはAmazon Elastic Kubernetes Service（以下、EKS）を利用してますが、EKSセットアップとk8sクラスタ操作必要なkubectl等の設定手順については省略します。また、既にk8sクラスタに接続できる状態になっていることを前提とします。 環境 クライアントOS: macOS Kubernetes versions: client: v1.19.4 server: v1.18.9 ECK: 1.3 セットアップ 既に下記のようにkubectlコマンドでk8sクラスタにアクセスできる状態にな
siem-on-amazon-opensearch-service/README_ja.md at main · aws-samples/siem-on-amazon-opensearch-service
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MDN Web Docs evolves! Lowdown on the upcoming new platform – Mozilla Hacks - the Web developer blog
MDN Web Docs evolves! Lowdown on the upcoming new platform The time has come for Kuma — the platform that powers MDN Web Docs — to evolve. For quite some time now, the MDN developer team has been planning a radical platform change, and we are ready to start sharing the details of it. The question on your lips might be “What does a Kuma evolve into? A KumaMaMa?” For those of you not so into Pokémon
オブザーバビリティも、セキュリティも、検索ソリューションも、Elasticsearchプラットフォームならすべて実現できます。
High Level Rest ClientによるElasticsearch本番運用ガイド - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村(@paki0o)です。 ZOZOTOWNではこれまで度々紹介してきた通り、検索エンジンとしてElasticsearchを利用しています。リクエスト元のサーバーサイドのアプリケーションはJava（Spring Boot）で書かれており、クライアントにはHigh Level Rest Client（以下、HLRC）を使用しています。 www.elastic.co techblog.zozo.com HLRCを実際にプロダクション環境で運用していく中で、サービスのSLAを満たすために安定稼働させるための設定や、効率的に通信するための設定などを細かく指定しました。現在の設定にたどり着くまで、ドキュメント上で表現されていなかったり機能が用意されていなかったり等様々な苦労があったので、ま
米Amazon Web Servicesは、米Elastic NVによるソフトウェアライセンス戦略の変更を受けて、「Amazon Elasticsearch」のサービス名称を「Amazon OpenSearch Service」に変更するとともに、「OpenSearch 1.0」をサポートすることを、9月8日（現地時間）に発表した。 米Elastic NVは、「Elasticsearch 7.10.2」および「Kibana 7.10.2」以降は、Apache License 2.0（ALv2）に準拠する新バージョンをリリースすることはない、と宣言しており、代わりにElasticsearchとKibanaをElasticライセンスの下でリリースし、ソースコードはElasticライセンスまたはServer Side Public License（SSPL）の下で利用できるようにするという。 こ
Building a Platform? Refer to the Platform Engineering OSS Reference Architecture eBook to get started
Elastic Stack 7.9で無料化された複数のサービスをまとめて検索できる「Elastic Workplace Search」を使ってみた
Google DriveやDropbox、Gmailといった複数のサービスを利用していると「あのデータはどこのサービスに保存したかな……？」と探す手間がもったいないと考えている人もいるはず。Elasticがリリースした「Workplace Search」を使うと、複数のサービスを一元化して情報を検索することが可能。Elasticのバージョン7.9.0から基本無料で利用できるようになったので、実際にセットアップ＆検索までやってみました。 Elastic Workplace Search | Elastic https://www.elastic.co/jp/workplace-search Workplace Searchは同じくElasticのサービスである「Enterprise Search」の一要素として提供されています。Enterprise SearchにはDockerイメージが用意
GitHub - zincsearch/zincsearch: ZincSearch . A lightweight alternative to elasticsearch that requires minimal resources, written in Go.
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全文検索で文書の新しさを考慮したスコアリング - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは。@Ssk1029Takashiです。 この記事はElastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2019の13日目になります。 qiita.com 何か調べ物をしているとき、見つけた記事が古く使えないということが良くあります。 例えばElasticsearchのクエリを調べていたら、ver5時代の記事ですでに仕様が変わっていたりなど。。。 検索結果としては基本的には時系列が新しいものを優先して出してほしいことが多いです。 このように、検索システムでは基本的には新しい記事、なおかつ検索キーワードと関連度が高い記事を優先して出してほしいということがあります。 この時、単純に時系列でソートすると関連度を考慮できないため、検索スコアにいい感じに時系列情報を組み込む必要があります。 Elasticsearchでは、この問題をscript
GiNZAの固有表現抽出とElasticsearchを使って自動でタグ検索 - Taste of Tech Topics
こんにちは。@Ssk1029Takashiです。 最近は家でもどうにかラーメンを食べられないかと試行錯誤しています。 タグ検索とは、キーワード検索とは違い、検索する前からユーザーが選択肢からキーワードをセレクトボックスなどで選んで、検索できる検索方法です。 通常のキーワード検索と違って、ユーザーが0からキーワードを考える必要がないため、効率的に情報を絞り込めます。 もしくは、キーワード検索と併用して使用することも可能です。 ただ、コンテンツごとにタグを設定するのはとても手間がかかります。 コンテンツ作成者も必ずしもタグを設定してくれるとは限りません。 このような時に、自動でタグ付けをしてくれる仕組みがあると楽にタグ検索を実現できます。 ただ、単純な形態素解析で名詞をタグとすると、ゴミが多くなってしまいます。 そこで、今回は、日本語処理ライブラリであるGiNZAの固有表現抽出機能とElast
ROXXのエンジニアの夕暮おこはです。 先日Agent bankの求人検索エンジンをMySQLの全文検索からElasticsearchに移行しました。 それ自体特に技術的に新しいことはありませんが、移行開始からβリリースまでの期間が一週間とそれなりに短く、チームとしてどう動いたのか興味があるとのご意見をいただくことがありましたので、記憶が新しいうちにどういった動きがあったか備忘録的にまとめてみました。 移行を決めるまで 移行を決めてからはスムーズに行けましたが、移行を決めるまでは正直お世辞にもうまくいったとは言えない状況でした。 反省の意味を込めてこの経緯もまとめてみます。 APMによる可視化と全文検索のbigram化 去年ごろから社内でdatadogによるモニタリングをしっかりやっていこうという機運が高まり、APMをいろんなところに仕込んだことで、本番環境のクエリの実行時間などが詳細に把
Reliable by Design: Applying Formal Methods to Distributed Systems
Search and analytics, data ingestion, and visualization – all at your fingertips
Sonic - 軽量でスキーマレスな検索システム
「FinOps、アプリケーション単位の経済性、クラウドコストの最適化について、ロワ・ラヴホン氏語る」 このエピソードでは、Finoutの共同設立者兼CEOであるRoi Ravhon氏が、InfoQポッドキャストの共同ホストであるDaniel Bryant氏と対談し、FinOpsの出現と業界の採用について議論した。この対談では、FinOpsを採用するメリット、クラウド・コストについてもっと知りたいと考えている組織の典型的な道のり、実装を成功させるために必要な様々な文化やツールといったトピックが取り上...
Elasticsearch（OpenSearch）を活用した採用候補者検索の同義語辞書整備の取り組み - Sansan Tech Blog
技術本部 Eight Engineering Unit でエンジニアをしている平石です。今回は、Eight で提供している採用サービス Eight Career Design (ECD)の候補者検索機能における、検索ヒット件数改善の取り組みについて紹介していきます。 materials.8card.net 目次 目次 ECDの候補者検索機能について 今回解決したい課題 同義語辞書の整備 検索ログにおける共起単語の抽出 word2vecを使った類似語の抽出 結果 まとめ ECDの候補者検索機能についてECD とは Eight ユーザーと、自社にマッチしそうな人材を採用したい企業をつなぐサービスです。 ECD の候補者検索画面では、採用担当者が採用候補者の数十項目以上のプロフィール情報を自由に検索し、スカウト送信やタレントプール (お気に入りリストのような機能) への追加を行うことできます。
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Elasticsearchによる出前館店舗検索機能のパフォーマンス改善
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Sudachi同義語辞書をElasticsearchで使う（暫定方法）
Pythonで全文検索アプリをつくる -StreamlitとFessを活用-｜はやぶさの技術ノート
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検索エンジンにBERTを組み合わせて検索性能を向上させる手法 - Ahogrammer
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Python Elasticsearch 基本的な使い方まとめ - Qiita
検索システム開発に携わって得られた知見 〜もっと早くに知りたかった〜 - Qiita
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Logging in Kubernetes: EFK vs PLG Stack
Amazon Elasticsearch Serviceが名称変更 - OpenSearch 1.0をサポートしてAmazon OpenSearch Serviceへ
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