Самокорректирующийся ИИ + Мультидисциплинарный поиск с Elastic

Description

Присоединяйтесь к сообществу Elastic в Вашингтоне, округ Колумбия в среду, 16 сентября, на интересную встречу.Мы представим презентацию от Критики Берри и Джоша Файфера, после чего будет возможность пообщаться,refreshments и пиццу с сообществом технологий в DC и Elastic.Дата и время: Среда, 16 сентября, с 17:30 до 19:30 по восточному времени (EDT)Место: Офис Elastic в Арлингтоне - 4100 Fairfax Drive, Ste 500, Арлингтон, Вирджиния 22203Парковка:Повестка:Аннотация докладов:Дашборды для принятия решений: самокорректирующийся ИИ-цикл с Elastic Observability - Критика Берри (инженер-программист). Большинство ИИ-конвейеров испытывают падение точности или увеличение задержки по мере постепенного обучения, что остаётся незамеченным, пока кто-то вниз по потоку не начнёт жаловаться. В этом докладе я покажу, как я интегрировал Elastic Observability в свой ИИ-рабочий процесс, чтобы конвейер следил за собой: логи, метрики и трассировки возвращаются в систему, чтобы выявлять изменения и ошибки, а затем автоматически инициировать действия по исправлению. Эта сессия предоставляет практическую модель для превращения данных об наблюдаемости из чего-то, на что вы просто смотрите, в нечто, что действительно исправляет ваши модели.Создание мультидисциплинарного поиска с Elastic и Jina - Джош Файфер, главный архитектор решений в ElasticМы проведем два демо, используя Elastic и Jina для поддержки мультидисциплинарного поиска. Первое - это опыт поиска произведений искусства, где пользователи могут искать по тексту, изображениям или их комбинации. Оттуда агент может помочь уточнить результаты, сравнить произведения и исследовать сходства по стилю, теме, цвету и другим визуальным деталям. Второе демо применяет те же концепции к видео. Видео делятся на доступные для поиска сегменты, что позволяет находить конкретные сцены, объекты, действия или темы с помощью простого вопроса. Агент может искать по клипам, следить за связанными результатами и направлять пользователей прямо к важным моментам.Мы завершим с обзором того, как были построены обе приложения, что сработало хорошо и некоторые детали реализации и компромиссы за каждым подходом.