개발잡부

텍스트, 이미지, 이벤트 등 모든 종류의 콘텐츠를 벡터로 나타낼 수 있는 차세대 기계 학습 모델 덕분에 벡터 검색에 대한 관심이 급증했습니다. 종종 "임베딩 모델"이라고 하는 이러한 강력한 표현은 표면 수준 특성을 넘어서는 방식으로 두 콘텐츠 간의 유사성을 포착 할 수 있습니다. 뭐 이렇다고 한다. 7버전에서도 dense_vector 타입으로 색인하고 cosine similarity 등 kNN 검색이 가능한데.. 8의 특징이 ANN 검색이라고 하니 얼마나 좋아졌는지 테스트 해봐야겠다 k-nearest neighbor (kNN) search algorithms 은 쿼리 벡터와 가장 유사한 데이터세트에서 벡터를 찾습니다. 이러한 벡터 표현과 함께 kNN 검색은 검색에 대한 흥미로운 가능성을 열어준다고 한다 ..

https://github.com/900gle/900gle-elk GitHub - 900gle/900gle-elk Contribute to 900gle/900gle-elk development by creating an account on GitHub. github.com 여윽시 난 조빱이였어 누군가는 8.4.1 만들어서 올려놨구나.. local project path : /Users/doo/docker/900gle-elk docker images 이미지만 수십 GB 라서 일부는 정리 하고 docker rmi {IMAGE ID} .env 파일에 패스워드 변경해주고 chageme 에서 dlengus 으로 ELASTIC_VERSION=8.4.1 ## Passwords for stack users # # Us..

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable elasticsearch.service sudo systemctl start elasticsearch.servic​ curl -fsSL https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add - echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list sudo apt update sudo apt install elasticsearch sudo vi /etc/elasticsearch/e..

이전글에서 버전만 올려서 날로 먹으려 했으나.. 역시나 호락호락 하지 않았다. Start a multi-node cluster with Docker Compose 우선 .env 파일 작성 # Password for the 'elastic' user (at least 6 characters) ELASTIC_PASSWORD= # Password for the 'kibana_system' user (at least 6 characters) KIBANA_PASSWORD= # Version of Elastic products STACK_VERSION=8.4.1 # Set the cluster name CLUSTER_NAME=docker-cluster # Set to 'basic' or 'trial' to aut..

https://github.com/900gle/900gle-elk/tree/8.4.1 GitHub - 900gle/900gle-elk Contribute to 900gle/900gle-elk development by creating an account on GitHub. github.com 기존에 사용하던 docker 파일을 버전만 올려서 사용했더니 아래와 같은 에러가 FATAL Error: [config validation of [elasticsearch].username]: value of "elastic" is forbidden. This is a superuser account that cannot write to system indices that Kibana needs to function...