Comment l'IA et le ML transforment la recherche d'information - Du jumelage de mots à l'appariement de significations

Aperçu

Explorez comment l'IA transforme les systèmes de recherche d'informations, passant de la correspondance de mots à la recherche basée sur le sens, avec des fonctionnalités comme les capacités d'OpenSearch, le score BM25, et les approches basées sur des vecteurs.

Programme

• Introduction à la recherche d'information
Aperçu de la recherche d'information traditionnelle
Limitations des approches basées sur la correspondance des mots
• Capacités d'OpenSearch dans les systèmes modernes de RI
Introduction à OpenSearch
Déploiement de la recherche à grande échelle
Atelier pratique : Mise en place d'une instance OpenSearch
• Scoring BM25 et récupération basée sur les mots
Comprendre l'algorithme BM25
Améliorations par rapport aux méthodes traditionnelles de récupération
Application pratique et optimisation de BM25
• Transition de la correspondance des mots à la correspondance du sens
Introduction à la recherche sémantique
Limites de la recherche basée sur les mots-clés
• Approches basées sur les vecteurs pour la recherche d'information
Comprendre les embeddings et les vecteurs sémantiques
Comparaison entre TF-IDF et les modèles d'espace vectoriel
Atelier pratique : Mise en place d'une recherche basée sur des vecteurs avec des modèles pré-entraînés
• Améliorations par l'IA et le ML dans la recherche sémantique
Rôle de l'apprentissage profond et des Transformers
Traitement du langage naturel (NLP) pour la compréhension sémantique
Étude de cas : BERT et modèles similaires pour la recherche
• Intégration de l'IA dans les systèmes de recherche d'information
Techniques hybrides : Combinaison d'approches classiques et basées sur l'IA
Évaluation de l'efficacité de la recherche : Précision, rappel et score F1
Atelier pratique : Construction et évaluation d'un système de recherche sémantique
• Tendances futures dans la recherche d'information assistée par l'IA
Technologies émergentes et développements
Défis et considérations éthiques dans la recherche pilotée par l'IA
• Conclusion et révision du cours
Points clés à retenir
Ressources pour approfondir l'apprentissage
Session de questions-réponses et collecte de feedback

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Sujets

Science des données