Ускоренный курс для начинающих по Elastic Stack - Часть 2: Релевантность поиска

• Лиза представляет вторую часть ускоренного курса для начинающих по Elastic Stack.  

• Упоминаются способы связи с сообществом Elastic, включая встречи и Slack-каналы.  

• Программа для участников предлагает возможность внести вклад в сообщество и получить награды.  

• Лиза, адвокат разработчиков в Elastic, приветствует участников.  

• Курс основан на содержании первого семинара, который включает примеры использования Elastic Stack и архитектуру Elasticsearch.  

• Видео и блоги из первого семинара доступны в репозитории на GitHub.  

• Elastic Stack состоит из четырех продуктов: Beats, Logstash, Elasticsearch и Kibana.  

• Stack позволяет получать данные из любого источника и анализировать их в режиме реального времени.  

• Сегодняшний семинар сосредоточен на Elasticsearch, который является сердцем Elastic Stack.  

• Поиск является ключевым аспектом для разработчиков.  

• Релевантность результатов поиска важна для получения точных и значимых ответов.  

• Рассматриваются два фактора: точность и отзывчивость.  

• Elasticsearch хранит данные в виде документов и группирует их в индексы.  

• При поиске Elasticsearch извлекает соответствующие документы и представляет их в виде результатов.  

• Точность и отзывчивость используются для оценки релевантности поисковой системы.  

• Истинные положительные результаты - это документы, которые соответствуют поисковому запросу.  

• Ложноположительные результаты - это нерелевантные документы, полученные поисковой системой.  

• Истинные отрицательные результаты - это документы, которые не соответствуют запросу, но должны были быть возвращены.  

• Точность вычисляется как отношение истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложноположительных результатов.  

• Отзывчивость вычисляется как отношение истинных положительных результатов к сумме истинных положительных и ложноотрицательных результатов.  

• Точность и отзывчивость обратно пропорциональны: повышение точности снижает производительность, и наоборот.  

• Точность и отзывчивость определяют, какие документы будут включены в результаты поиска, но не ранжируют их.  

• Ранжирование определяется алгоритмом подсчета очков, который присваивает баллы каждому документу.  

• Балл документа показывает его релевантность запросу.  

• Частота использования термина влияет на оценку релевантности документа.  

• Elasticsearch подсчитывает, сколько раз каждый поиско  

• Частота использования термина не всегда дает релевантный документ.  

• Некоторые поисковые запросы часто встречаются во многих документах.  

• Elasticsearch компенсирует это с помощью обратной частоты документов.  

• Настройка точности и отзывчивости результатов поиска.  

• Использование запросов из Kibana в Elasticsearch.  

• Демонстрация работы Elasticsearch и Kibana в Elastic Cloud.  

• Ссылка на репозиторий GitHub для семинара.  

• Бесплатная пробная версия Elastic Cloud на 30 дней.  

• Вход в учетную запись и настройка параметров развертывания.  

• Импорт данных в Elasticsearch через Kibana.  

• Использование набора данных о категориях новостей из Kaggle.  

• Анализ данных и создание индекса в Elasticsearch.  

• Использование консоли Kibana для поиска и настройки данных.  

• Запрос для получения информации о документах в индексе.  

• Визуализация результатов поиска и анализ данных.  

• Значение eq означает, что значение равно общему количеству просмотров.  

• Значение gte означает, что количество просмотров может быть больше или равно десяти.  

• Для точного количества просмотров нужно заглянуть в репозиторий и использовать пример запроса.  

• Для сужения круга поиска можно использовать данные в определенном временном диапазоне.  

• В Elasticsearch есть два основных способа поиска: запросы и агрегации.  

• Запросы позволяют извлекать документы, соответствующие критериям, а агрегации анализируют данные для получения сводной информации.  

• Агрегации используются для анализа данных и получения сводной информации о категориях.  

• Запрос на агрегацию аналогичен запросу на извлечение документов.  

• Пример запроса: получение результатов поиска по заголовкам новостей и анализ по категориям.  

• Для определения популярных тем в категории развлечений нужно сначала запросить данные, а затем проанализировать их.  

• Пример запроса: запрос всех документов из категории "развлечения" и анализ их заголовков для определения популярных тем.  

• По умолчанию используется логический оператор or, что увеличивает количество слабо связанных результатов.  

• Для повышения точности можно использовать оператор усиления и.  

• Пример запроса с оператором усиления: получение только тех документов, которые содержат все четыре поисковых запроса.  

• Параметр "минимальное соответствие" позволяет указать минимальное количество терминов для включения в результаты поиска.  

• Пример запроса с параметром "минимальное соответствие": получение документов, содержащих минимум три поисковых запроса.  

• Это улучшает баланс между точностью и количеством результатов.  

• Параметр "минимальное соответствие" помогает сузить поисковую сеть.  

• Он повышает точность и запоминание.  

• Вопросы и ответы: обсуждение возможности сочетания ранжирования и сортировки.  

• Пример запроса, объединяющего несколько запросов для сортировки данных.  

• Возможность указания терминов, которые должны или не должны содержаться в заголовке.  

• Применение фильтров для исключения документов, не соответствующих критериям.  

• Удаление индекса для импорта нового набора данных.  

• Использование синтаксиса delete для удаления индекса.  

• Проверка удаления индекса с помощью запроса get.  

• Возможность корректировки отображения при импорте данных.  

• Опция "переопределить настройки" для изменения названий полей.  

• Дополнительные настройки отображения через опцию "Дополнительно".  

• Анонс следующего семинара о полнотекстовых запросах.  

• Информация о дискуссионном форуме и сообществе разработчиков.  

• Рекомендация блога для тех, кто предпочитает учиться через чтение.