Copiamos de forma textual el resumen traducido al español; sobre una charla comunitaria dada en un evento reciente de Elastic {ON} Tour (Fuente Elastic).
El gigante del software Adobe es conocido en todo el mundo por sus productos Photoshop, Illustrator y Acrobat, que se integran en suites de servicios en la nube (Creative Cloud, Document Cloud y Experience Cloud) de otras ofertas de software similares. Varios de sus productos, especialmente aquellos en los que la búsqueda de imágenes es crítica, como Adobe Stock, cuentan con capacidades de búsqueda ingeniosas que utilizan Elasticsearch detrás de escena.
"La resistencia y estabilidad de Elasticsearch es muy alta ... [y tiene] el equilibrio correcto de código abierto con un estricto proceso de revisión".
El panorama de búsqueda de Adobe + Elasticsearch
En total, la implementación autogestionada de Elastic Stack de Adobe comprende 18 clústeres de producción que alojan más de 10 mil millones de documentos, con una tasa de ingestión en vivo de aproximadamente 6,000 documentos por segundo. Para apoyar mejor la búsqueda en Adobe Lightroom, por ejemplo, hicieron el cambio del servicio Elasticsearch de Amazon a sus propios clústeres autogestionados, pasando por casi 3.5B documentos. Gran parte del contenido de Adobe no es textual (imágenes, videos, archivos de Photoshop y similares), sino que también incluye tipos de documentos empresariales estándar, especialmente PDF. Elastic Stack, junto con los complementos de Elasticsearch personalizados, ayuda a impulsar las siguientes experiencias de búsqueda de contenido:
Aprendizaje automático con Adobe Sensei y Elasticsearch
La tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Adobe Sensei hace el trabajo pesado para entrenar los modelos de búsqueda de imágenes. Para trabajar junto a Sensei, Adobe creó varios complementos de Elasticsearch, un complemento de similitud y otro para la clasificación de búsqueda, para ayudar a impulsar la capacidad de reconocimiento de imágenes y crear una herramienta efectiva para que los usuarios encuentren imágenes similares. Juntos, proporcionan a los usuarios funciones de búsqueda en tiempo real, como detección de rostros, detección de objetos, agrupamiento de rostros, etiquetado automático y reconocimiento de entidades con nombre.
La funcionalidad de búsqueda en Adobe Stock es un gran ejemplo de su tecnología de búsqueda de imágenes entrenada por máquina. Su biblioteca de contenido digital contiene más de 130 millones de recursos de imagen y muestra el poder y la conveniencia de poder buscar, seleccionar y clasificar imágenes fácilmente. También puede filtrar sin problemas según la similitud de la imagen: encontrar otras imágenes que se parezcan a una imagen elegida o cargada en función de una variedad de atributos, como el color, el contenido y la composición, e indexados por precio, etiqueta, tipo, etc.
Los modelos de aprendizaje automático profundamente entrenados trabajan junto con Elasticsearch como el almacén de datos en segundo plano para hacer posible la búsqueda de Adobe Stock. Utilizan redes neuronales convolucionales para entrenar representaciones o incrustaciones profundas, para mapear la similitud de una propiedad con la distancia euclidiana (es decir, para comenzar a desarrollar agrupaciones de imágenes y atributos similares). Se produce una gran cantidad de hechicería de aprendizaje automático adicional, y la inteligencia general de la máquina integrada en Stock da como resultado una experiencia de búsqueda de imágenes magnífica y muy útil para los usuarios.
Para una inmersión más profunda
Si está interesado en muchos más detalles, mire a Baldo Faieta, Adobe Computer Computer Scientist, profundice en los detalles de cómo Adobe AI y ML se combinan con Elasticsearch para ayudar a entrenar y construir capacidades de reconocimiento, comparación y búsqueda de imágenes en la presentación completa de Adobe de Elastic {ON} Santa Clara.
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