投稿日: Jul 27, 2020
Amazon Elasticsearch Service は、オープンソースの Learning to Rank プラグインをサポートするようになりました。これにより、機械学習テクノロジーを使用して、ベースライン関連性クエリから返される上位結果のランキングを改善できます。Learning to Rank (LTR) サポートにより、検索の関連性を調整し、情報検索、パーソナライズ、感情分析、推奨システムで Elasticsearch クエリの検索結果を再ランク付けできます。
Elasticsearch はデフォルトで、各ドキュメントに登場するクエリ用語の頻度に依存する検索に BM-25 (BM は Best Matching を表します) を使用して、最も関連性の高いドキュメントを返します。LTR はこれらの結果の上に適用され、最新性、人気度、パーソナライゼーション、およびその他の動作に基づいて、ドキュメントのランキングを再評価します。LTR は、Elasticsearch クエリを、プラグインの XGboost および Ranklib ライブラリを使用して生成およびトレーニングするモデルへのフィーチャーインプットとして活用します。このようなモデルは Elasticsearch にデプロイされ、検索時に適用されるため、企業が検索するときに機械学習ベースのランキングにアクセスできます。
LTR プラグインは、Elasticsearch 7.7 を実行しているすべてのドメインでサポートされています。詳細については、ドキュメントを参照してください。
Amazon Elasticsearch Service での Learning to Rank のサポートは、米国東部 (バージニア北部、オハイオ)、米国西部 (オレゴン、北カリフォルニア)、AWS GovCloud (米国東部、米国西部)、カナダ (中部)、南米 (サンパウロ)、欧州 (アイルランド、ロンドン、フランクフルト、パリ、ストックホルム、ミラノ)、アジアパシフィック (シンガポール、シドニー、東京、ソウル、ムンバイ、香港)、中東 (バーレーン)、中国 (Sinnet が運営する北京、NWCD が運営する寧夏)、アフリカ (ケープタウン) の、グローバルに展開された 24 のリージョンで利用できます。Amazon Elasticsearch Service の提供状況の詳細については、AWS リージョン表をご覧ください。