{search_term_string}のページ一覧
Elastic App Search
• Elastic App Search は Elastic のエンタープライズサーチソリューションの⼀部
• お客様の Web サイトやアプリケーションにパワフルでスケーラブルな検索体験を追加するのに
必要なすべてのツ...
Azure AI Search
Azure Cognitive Search と呼ばれていた検索サービスが
Azure AI Search と名称変更された。
同時にプレビュー中だった以下2機能がGA
• ベクトル検索
• セマンティック ランク付け
Azure OpenAI Ser...
Azure AI Search
GA
RAG: データを検索するシステムを追加することでLLMを拡張する。
ドキュメントなどのデータをあらかじめ ベクトル化 して格納、
ユーザーからの入力ベクトルと近いデータを返す。
画像引用元:...
事前準備：AI Search の用意
よくあるQAリスト用と文書用、
2つのコンテナーを用意
環境変数にendpoint と API Key を設定！
JPPC_RB06_Power Platform × Azure OpenAI で実現する社内文書GPTアプリの#P21
フロー解説
HTTP 出力
{
"@search.score": 2.8482497,
“content”: “…ブレイクアウトセッション\nメインイベントで
は４つのセッショントラックに分かれて開催します\n· アプリ＆サイト
開発：Power Apps、Power Page...
JPPC_RB06_Power Platform × Azure OpenAI で実現する社内文書GPTアプリの#P33
BLAST
(Basic Local Alignment Search Tool)
https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi
Backstageのコア機能 - Search
●
●
Explore
再利用可能な社内リソース
とその所有者の検索
コア機能：
- Software Catalog(list)
- Search
Backstageに集約される様々な情報を横断的に検索するための
機能
キーワ...
From
to
Semantic Code Search in Vim/Neovim
By OKABE Gota (@sirasagi62
1
From Fuzzy to Fluent: Semantic Code Search in Vim/Neovimの#P1
Azure AI Search
革命的な検索
最先端の
検索技術
機能豊富な
ベクターデータベース
データと
プラットフォームの
シームレスな統合
最大12倍の拡張性
とパフォーマンス
Analytics4NN: Accelerating Neural Architecture Search through
Modeling and High-Performance Computing Techniques
Georgia Channing*, Ria Patel*, Paula Olaya*, Ariel Keller Rorabaugh*, Silvina Caino-Lor...
Azure AI Searchのベクトル検索
⚫ ベクトル化：あらかじめ検索対象となる文書データの内
容を数値的なベクトルに変換しておく
⚫ 類似度の計算：投稿された質問文も同様にベクトル化し、
類似度を計算する
⚫ ラン...
Background: Range Search on Interval Data
No. 1
•
An interval 𝑥 = [𝑥. 𝑙, 𝑥. 𝑟]
•
A set of 𝑛 intervals 𝑋 = {𝑥1 , … , 𝑥𝑛 }
•
A query interval 𝒒 = [𝒒. 𝒍, 𝒒. 𝒓] finds 𝒙|𝒙 ∈ 𝑿, 𝒙 ∩ 𝒒 = 𝒒 ∩ 𝑿, “all”...
REVERSE MAXIMUM INNER PRODUCT SEARCH:
HOW TO EFFICIENTLY FIND USERS WHO WOULD LIKE TO
BUY MY ITEM?
Daichi Amagata1,2 and Takahiro Hara1
1. Osaka University
2. JST PRESTO
REVERSE MAXIMUM INNER PRODUCT SEARCH
DEFINITION 1 (k-MIPS problem):
• Input: a set of vectors P, a query vector q, and k,
• Output: k vectors in P that have the highest inner products with q.
DEFINIT...
Fair Clustering & Search
Daichi Amagata
Assistant Professor@Osaka University
Background: Range Search on Interval Data
•
An interval 𝑥 = [𝑥. 𝑙, 𝑥. 𝑟]
•
A set of intervals 𝑋 = {𝑥1 , … , 𝑥𝑛 }
•
A query interval 𝒒 = [𝒒. 𝒍, 𝒒. 𝒓] finds all intervals ∩ 𝒒 in 𝑿.
▷ Ex.1) Vehicle...
REVERSE MAXIMUM INNER PRODUCT SEARCH:
HOW TO EFFICIENTLY FIND USERS WHO WOULD LIKE TO
BUY MY ITEM?
Daichi Amagata1,2 and Takahiro Hara1
1. Osaka University
2. JST PRESTO
REVERSE MAXIMUM INNER PRODUCT SEARCH
DEFINITION 1 (k-MIPS problem):
• Input: a set of vectors P, a query vector q, and k,
• Output: k vectors in P that have the highest inner products with q.
DEFINIT...
𝒌-Maximum Inner Product Search
𝑘-MIPS: retrieves 𝑘 vectors having the highest inner product with a query vector
𝑚
𝑑
𝐪𝟏
x
P (item vectors)
2-MIPS result: {𝐩𝟐 , 𝐩𝟒 } = recommendation list
𝑑
𝐩𝟒
…...
Full-text Search Functionality
Pagefind
Provides search functionality for websites with minimal bandwidth and no infrastructure.
https://pagefind.app
Open source library written in Rust
Multilingual and Japanese support out of th...
How Full-text search works
Azure AI Search Update
より大きなベクターワークロードをサポート
パーティションあたりの総ストレージが3倍から6倍に増加
パーティションあたりのベクトル・インデックス・サイズが5倍から12倍に拡大
インデック...
Azure AI Search Update
より大きなベクターワークロードをサポート
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