这个视频展示了 Elastic 中的 ELSER 和 Q&A 模型，它们是两个基于自然语言处理的模型，可以提供高度相关的搜索结果和准确的问题回答，而不需要依赖 OpenAI 的服务。ELSER 是一个基于词扩展的语义搜索模型，它可以通过扩展查询中的关键词，找到与查询意图最匹配的文本。Q&A 模型则是常用的NLP模型，它可以从 ELSER 检索到的文本片段中提取出问题的答案。视频中演示了几个不同的查询，比较了 ELSER 和 BM25 的结果，并展示了 Q&A 模型如何从返回的文本中找到答案。BM25 是一个传统的基于词频和逆文档频率的搜索算法，它只关注查询中的关键词，而不考虑其在语料库中的近似程度。因此，BM25 的结果往往不够相关或准确。
在这个演示中，重要的是要注意它没有调用 OpenAI 进行问答行为。相反，一个问答模型被加载到了 Elastic ML 节点上。这使得发送私人数据变得安全，因为数据不会离开 Elastic 的环境。这也使得问答行为更快速和可靠，因为不需要通过网络请求 OpenAI 的服务。
想象一下，如果医生可以通过语音或搜索框并这种方式查询患者信息，我们将能以更高效的方式获取准确的信息。ELSER 和 Q&A 模型可以帮助医生快速找到最相关的患者记录，并从中提取出所需的信息。这样，医生就可以节省时间和精力，专注于为患者提供更好的服务。不仅是医生，各行各业都会收益于这种搜索和问答能力的提升！
