ElasticsearchによるZOZOTOWNへのベクトル検索の導入検討とその課題 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。検索基盤部の橘です。ZOZOTOWNでは、商品検索エンジンとしてElasticsearchを利用し、大規模なデータに対して高速な全文検索を実現しています。 Elasticsearchに関する取り組みは以下の記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索結果の品質向上を目指し、新しい検索手法の導入を検討しています。本記事ではベクトル検索と呼ばれる検索手法に関して得た知見を紹介します。 ※本記事はElasticsearchバージョン8.9に関する内容となっています。 目次 目次 ベクトル検索とは ベクトル検索に期待すること Elasticsearchを使用したベクトル検索の導入 導入の簡略化 デプロイ可能な埋め込みモデル ベクトル検索のクエリ ハイブリッド検索とは Elasticsearchを用いたハイブリッド検索 RRF(Reci
Elastic、AWSとの「Elasticsearch」に関する商標問題が解決したと発表。今後「Elasticsearch」を名乗るのはElasticのみに
Elastic、AWSとの「Elasticsearch」に関する商標問題が解決したと発表。今後「Elasticsearch」を名乗るのはElasticのみに Elasticは、Amazon Web Services（AWS）との「Elasticsearch」に関する商標問題の訴訟が解決したと発表しました。 Elastic and @amazon have resolved the Elasticsearch trademark infringement lawsuit. Learn more on our blog: https://t.co/738RR78bRD — Elastic (@elastic) February 16, 2022 発表によると、今後AWSおよびAWS Marketplace上でElasticsearchサービスと名乗るのは、Elasticが提供するElastic
検索基盤を安全にElasticsearchに置き換えるためにやったこと
Feature Toggleとダークローンチで安全にElasticsearchクラスタをリリースした話。
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
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
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
boot2docker + AnsbileでElasticsearchを構築する | DevelopersIO
はじめに Elasticのブログにこんな記事が上がってました。 Deploying Elasticsearch with Ansible | Elastic ElasticがAnsibleのPlaybookを提供していて、これを使うと簡単にElasticsearchが構築できるとのこと。これをMacBook上のboot2dockerに対してやってみました！ やってみた まずはElasticのGithubにあるPlaybookをcloneします。 $ mkdir ./src/github.com/elastic/ $ cd ./src/github.com/elastic/ $ git clone https://github.com/elastic/ansible-elasticsearch-example.git playbook.ymlの内容はこんな感じ。超シンプルです。 --- -
Elasticsearch普及のカギは「365日グッドリスナーであること」生みの親Shay Banon氏の開発哲学 - エンジニアtype | 転職type
全文検索エンジンElasticsearchは、ビッグデータ分析や可視化の分野で世界的に利用されているプロダクトだ。このほど、オープンソースプロジェクトとしてこのElasticsearchを開発した技術者であり、運営するElastic社（本社オランダ）のCTOであるShay Banon氏が来日を果たした。 Elastic社の製品は、ElasticseachやkibanaといったOSSから有償サービスまでを含めると、全世界で3000万件以上のダウンロード数を誇るという（2015年7月時点）。これらの製品群を支えている技術者約130人、社員約250人は世界各地に散らばり、リモートでプロジェクトにあたっている。 また、開発トップであるBanon氏は、世界中のユーザーから四六時中寄せられる問い合わせほぼ全てに自ら目を通すなど、桁外れのハードワーカーとしても知られる。 弊誌は今回、このBanon氏に単
ElasticsearchとKuromojiを使った形態素解析とN-Gramによる検索の適合率と再現率の向上
ElasticsearchとKuromojiを使った形態素解析とN-Gramによる検索の適合率と再現率の向上：Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖（2）（1/3 ページ） リクルートの事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する連載。今回は、テンプレートを利用したインデックス生成など、検索結果の品質を向上させるためのさまざまな取り組みを紹介する。 連載目次 リクルートの全社検索基盤「Qass」の事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する本連載。初回の前回「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
シンプルな構成で検索速度は10倍に！ElasticsearchasaServiceによるUX改善 | SELECK
今回のソリューション：【Found】 〜検索速度を大幅に改善する「Found」の使い方〜 日本最大級のクラウドソーシングサービス「クラウドワークス」を運営する株式会社クラウドワークス。同社ではクラウドソーシングサービスの肝である検索機能を強化するため、Elasticsearchのホスティングサービス「Found」を導入し、検索速度を10倍に向上することに成功した。 ユーザー体験を最上位に考える文化が根づく同社では、検索機能の強化という課題に対しても、ツールの選定からインフラの構築方法までの全てにおいてユーザー目線を大切にしながら取り組んでいる。同社でエンジニアを務め、Foundの導入を進めた九岡 佑介さんに詳しいお話を伺った。 目標はソフトウェア界の人間国宝！ 私のキャリアの中で、クラウドワークスは4社目の会社です。新卒で社内SEのような仕事をした後にソーシャルゲームの開発をする会社に転職
Fluentd+Elasticsearch+Kibana+Norikra+Zabbixを使ってOpenStackのログ解析してみた | 技術畑 | 情報畑でつかまえて
2.2. システム処理イメージ ログを解析する仕組みとして、こんなフローを考えてみました。 (1) OpenStackが出力するログを、ログ中継サーバーへ集約する。 (2) 集約したログをElasticsearchとNorikraへ送信する。 (3) Norikraへ送られたログを、SQLストリーミング解析にかける。 (4) 解析の結果は問題の有無に関わらずElasticsearchへ格納し、異常が検出された場合はZabbixへ通知する。 (5) 通常のサーバー監視はZabbixが行う。 (6) (2)、(4)でElasticsearchへ送られたデータはKibanaを使用して可視化する。 図 1 システム処理イメージ 3. ログを収集してグラフ化してみる。 まずは、OpenStackの各コンポーネントが出力するログ量の推移と、API実行数の推移のグラフ化してみました。ログメッセージの内容
AWS EC2上にfluentd + fluent-plugin-twitter + elasticsearch + kibana インストールするメモ - Qiita
AWS EC2上にfluentd + fluent-plugin-twitter + elasticsearch + kibana インストールするメモAWSFluentdElasticsearchKibana AWS EC2上にfluentd + fluent-plugin-twitter + elasticsearch + kibana インストールするメモ。 0. instance立ち上げ EC2上にinstanceを立ち上げる。 とりあえず、お試しならt2.microでも良いかも。 AWS t2.micro OS: Amazon Linux AMI (HVM) ツール、データはS3上に上げておくと、外部からダウンロードするより少し早いし、お財布にも少し優しい。 1. yum update
自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog;
【2016/09/10追記】 勉強しなおして、Elasticsearchの知識についてさらにまとめた記事を書いたので、そちらを参照してもらうと良さそうです。 blog.shibayu36.org 最近Elasticsearchの勉強をした。ただ、入門のためどのような資料が適しているかを知るのが大変だった。そこでどのように勉強したかについてメモをしておく。少しまとめエントリー的なノリになりそう。 Elasticsearchの概念を知る 全文検索技術の基本を知る Elasticsearchのドキュメントのたどり方を知る の順に学習を進めていった。 Elasticsearchの概念を知る Elasticsearchの学習を始めようとした時に、まずは基本からということで以下の本を読んでいた。 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者:Ｒａｆａｌ
第10回elasticsearch勉強会に行ってきました - $shibayu36->blog;
elasticsearch.doorkeeper.jp 最近elasticsearchを触ることがあるので勉強会に行ってきました。 今回のなかで個人的に一番面白かったのは@mats116さんの「AWSで実現するelasticsearchの大規模運用」という話。nodeをmaster/data/searcher/indexerという役割に分けて、インフラを構成しているという話がなるほどという感じ。ある程度大規模になると大体master/data/searcherみたいな構成になりそうに感じる。searcherの部分はhttp.enabledをfalse、node.dataをfalseにするといっていたので、なんかのライブラリを利用してtransport層で通信しているのかなと思った。 またjohtaniさんの紹介していたelasticonの発表の中で、以下の話が面白そうだったので時間がある時
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Elasticsearchのローカル環境をDocker Composeで用意する - Qiita