機械学習による検索ランキング改善ガイド ―技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善

9章記事検索システムの構成と起動

第Ⅱ部では、簡易的な検索システムを構築し、機械学習を利用したランキング改善のハンズオンを行います。

検索ランキングの改善に入る前に、ハンズオンで利用する検索システムを起動します。最初にシステム構成について簡単に説明していき、その後実際に起動するコマンドを実行します。後続の章の作業は、システムが起動していることを前提に説明します。

ハンズオンのコードはGitHubの公開リポジトリにありますので、まず次のコマンドで取得してください。

git clone https://github.com/oreilly-japan/building-search-app-w-ml.git

そして、カレントディレクトリをコードが格納されたディレクトリに変更してください。

cd building-search-app-w-ml/part2/app

9.1　検索システムの構成

本ハンズオンで扱う検索システムの構成は、「2章 検索システム」で紹介した典型的なシステム構成をベースとしています。これを図示すると 図9-1 のようになります。

実装としては、各コンポーネントはそれぞれDockerコンテナに対応します。ハンズオンで扱うシステム群（検索システムを構成するコンポーネントと、開発用のコンポーネント）をDocker Composeでまとめて立ち上げて、単一のDockerネットワークに参加させます。Dockerコンテナについて詳しくは説明しませんが、これは大まかにはアプリケーションを実行環境ごとパッケージングすることで、ホストマシンの実行環境（Windows、Mac、Linux、etc.）によらず実行可能にしたものです。具体的なDocker Composeの設定 ...