トレーニング
ハンズオンワークショップ: Milvus 2.5でハイブリッド検索アプリを構築する
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何を学べますか？
Milvus 2.5 は、ネイティブの全文検索機能を導入することでテキスト検索を実現し、単一のシステム内で用語ベースのマッチングとベクトル類似性をシームレスに組み合わせます。この機能は、テキストからベクトルへの変換とリアルタイムの BM25 スコアリングを自動的に処理し、手動での埋め込み生成や外部処理パイプラインの複雑さを排除します。
取り上げるトピック
- 生のテキスト入力だけで強力なハイブリッド検索ソリューションを実装する方法
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーションを強化するためのテクニック
- 検索関連性を向上させるために BM25 スコアリングを活用する手順
- 最適な結果を得るためにセマンティック検索と用語ベース検索を組み合わせる方法
実装の複雑さとメンテナンスの負担を大幅に削減しながら、より正確な検索アプリケーションを構築したり、RAG システムを強化したりしたい開発者に最適です。
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Stephen Batifol
Developer Advocate
Stephen Batifol is a Developer Advocate at Zilliz. He previously worked as a Machine Learning Engineer at Wolt, where he was working on the ML Platform and as a Data Scientist at Brevo. Stephen studied Computer Science and Artificial Intelligence. He enjoys dancing and surfing.