Podcast - Revoluciona tu cluster de Elastic con IA
Querida Tecnología… Hoy venimos a juntar dos mundos de los que ya hemos hablado en otros capítulos: Inteligencia Artificial y Elasticsearch, porque queremos explicar cómo cargar modelos de IA y aplicar modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural sobre los datos de un cluster de Elastic.
Aunque hablamos muchas veces de Elastic centrándonos en los temas de analítica de datos y observabilidad, no debemos olvidar que Elasticsearch es un motor de búsqueda y, en ese sentido, todo lo que suponga mejorar las búsquedas resulta fundamental. Por eso, su evolución introduciendo temas de lenguaje natural es algo lógico y muy en esa línea de mejorar elasticsearch como buscador.
En este capítulo del podcast Querida Tecnología hablamos de este tema, comenzando por un curioso repaso a la historia del Procesamiento del Lenguaje Natural, desde sus orígenes en los años 50-60, hasta los años en que comenzó la revolución del PLN con el nacimiento de las arquitecturas Transformer y la aparición del modelo de Google, BERT, en 2018.
Diferentes modelos para diferentes casos de uso
Centrándose más en el propio Elastic, el equipo de Mimacom ha probado a importar algunos modelos de lenguaje natural dentro de Elasticsearch para aplicarlos a diferentes casos de uso, como el análisis de sentimiento, detección del fraude, automatización de procesos, etc., y ha comprobado que la carga de estos modelos en Elastic resulta muy sencilla y da muy buenos resultados. Sólo necesitas ese motor de Machine Learning que tiene dentro Elastic para albergar estos modelos y ejecutarlos, porque al fin y al cabo estás importando modelos existentes que ya están entrenados, testados, con lo que ya sólo queda usarlos.
Quizás entonces lo difícil, más que importar y ejecutar un modelo, sea elegir el que necesitas. Sin embargo, hasta esto resulta fácil: ¿sabías que existen repositorios de modelos de PLN? Efectivamente, existen plataformas como Hugging Face, un repositorio de más de doscientos mil modelos pre-entrenados que incluso podrás probar antes de ponerlos en marcha en Elasticsearch. ¿Quieres conocer qué modelos hemos probado nosotros, cómo lo hemos hecho y para qué casos de uso? No te pierdas este capítulo, que puedes escuchar en la plataforma de podcast que prefieras: