ElasticSearch in Python #16 - Embedding documents with deep learning models
In today’s video, I’ll be discussing the topic of embedding documents. By the end of this video, you’ll understand what embedding is and how to apply it to your documents.
Embedding involves converting text into a dense vector. There are various methods to achieve this conversion, one of which is utilizing deep learning models specifically trained for this task.
Embedding is particularly beneficial if you’re looking to build a recommendation system or a Retrieval-Augmented Generation (RAG) application.
In this series, we focus on using the Python client to interact with Elasticsearch.
Here is the link to the GitHub repository:
https://github.com/ImadSaddik/Elastic...
Useful links:
https://www.elastic.co/search-labs/tu...
https://huggingface.co/spaces/mteb/le...
https://huggingface.co/sentence-trans...
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⭐️ Contents ⭐️
(00:00) Intro + slides
(03:58) Code time
(08:26) The end
#3_code_campers #ElasticSearch #ElasticSearchPython
Auf dieser Seite können Sie das Online-Video ElasticSearch in Python #16 - Embedding documents with deep learning models mit der Dauer stunde minuten sekunde in guter Qualität ansehen, das der Benutzer 3CodeCamp 25 Oktober 2024 hochgeladen hat, den Link mit Freunden und Bekannten teilen, dieses Video wurde auf Youtube bereits 467 Mal angesehen und es wurde von 11 den Zuschauern gefallen. Viel Spaß beim Betrachtenden Zuschauern gefallen!
