희소 벡터 검색

Elasticsearch에서 희소 벡터를 다룰 때는 색인 시점과 쿼리 시점에 Elastic Learned Sparse Encoder (ELSER)를 사용해 콘텐츠를 의미상 연관된 가중치 용어로 확장합니다.

이 방식은 설명 가능성을 유지하면서 의미 기반 이해를 더하며, 각 문서와 쿼리는 가중치가 부여된 용어 집합으로 확장됩니다.

ELSER를 사용한 희소 벡터 검색은 다음과 같은 경우에 적합합니다:

• 의미 확장을 더한 향상된 키워드 검색
• 설명 가능한 결과가 필요한 사용 사례
• 도메인 특화 검색
• 대규모 배포

ELSER를 사용한 희소 벡터 검색은 문서와 쿼리를 모두 가중치 용어로 확장합니다. Elasticsearch에서 희소 벡터를 사용하려면:

1. ELSER로 문서 색인하기
   • ELSER 모델 배포 및 구성
   • sparse_vector 필드 타입 사용
   • 구현 옵션은 이 개요를 참고하세요
2. sparse_vector 쿼리를 사용해 색인 쿼리하기.