Imagina poder imitar el look de una celebridad con una captura de pantalla. Los usuarios podrían usar la imagen para encontrar rápidamente ropa vendida en línea que coincida con el estilo. Pero, esta no es la experiencia de búsqueda de hoy.

Los clientes luchan por encontrar lo que necesitan y, si no pueden, se irán. Algunos de ellos no recuerdan el nombre (palabra clave) de lo que están buscando, pero tienen una idea de cómo se ve o la imagen real. Con la búsqueda vectorial , una capacidad integrada en Elastic, las organizaciones pueden implementar la búsqueda de imágenes de similitud. Esto ayuda a las organizaciones a crear una experiencia de búsqueda más intuitiva para que los clientes puedan buscar fácilmente lo que buscan con solo una imagen.

Para implementar esta funcionalidad en Elastic, no necesita ser un experto en aprendizaje automático para comenzar. Esto se debe a que la búsqueda vectorial ya está integrada en nuestra plataforma escalable y de alto rendimiento. Obtiene integraciones en marcos de aplicaciones, lo que facilita la creación de aplicaciones interactivas.

En este blog de descripción general, irá tras bambalinas para comprender mejor la arquitectura necesaria para aplicar la búsqueda vectorial a los datos de imagen con Elastic. Para obtener más información, revise la serie de varios blogs sobre procesamiento de lenguaje natural (NLP) para obtener información sobre incrustaciones de texto y búsqueda de vectores, reconocimiento de entidades nombradas (NER), análisis de opiniones y cómo aplicar estas técnicas en Elastic. 

Nota completa en el Blog de Elastic, clic para acceso.