関連性
検索のパーソナライズと卓越した関連性
Elastic®には設定不要のパワフルな関連性を実現するだけでなく、検索の開発に必要なすべてのツールが用意されています。"まさに求めていたものが見つかる"、そんなAI駆動の検索エクスペリエンスを構築しましょう。最新鋭の機械学習および関連付け調整ツールを備えたElasticsearch Relevance Engine™は、一歩先を行く分析、最適化、パーソナライズを支援します。
LLMおよび生成AIと統合するAI検索アプリケーションを作成するためのElasticsearch Relevance Engine（ESRE）について説明します。
ブログ記事を読むElasticsearch Relevance Engineのセットアップを開始するのがどれほど簡単かご確認ください。
クイックスタートビデオを見るElasticsearchに使える高度な関連性順位付けツールボックスの概要はこちら。
ウェビナーを見るAI駆動の関連性
生成AIおよびセマンティック検索に対応した開発者向けツール
Elasticsearch Relevance Engineを使用することで、AI検索アプリケーションを作成し、大規模言語モデルと統合できます。ハイブリッド検索向けBM25f、ネイティブのベクトル検索、領域を横断したセマンティック検索に対応したElastic独自のMLモデル、RRFを使用したハイブリッド順位付けなど、業界をリードする高度な関連性順位付け機能を使用して、コンテキスト関連性の新たな時代に踏み出しましょう。
ELSER、推論API
モデルの選択を簡単に
Elastic Learned Sparse EncodeR（ELSER）を信頼できる出発点として使用することで、RAGの実装を加速できます。また、Elasticの推論APIを使用して、コードとマルチクラウド推論の管理を合理化できます。RAGワークロードにELSERを使用する場合でも、OpenAI、Hugging Face、Cohereなどの埋め込みを使用する場合でも、APIコールは1つで済むため、クリーンなコードでハイブリッド推論デプロイを管理できます。
Learning to Rank
RAG向けの最も関連性の高い検索エンジン
リランカーは機械学習モデルを適用して検索結果を調整し、ユーザーの好みやシグナルに基づいて最も関連性の高い結果を上位に表示します。Learning to Rank（LTR）はElasticにネイティブの機能で、RAGユースケースをサポートしており、最も関連性の高い結果をコンテキストとしてLLMにフィードします。
クエリルールと同義語API
検索パフォーマンスを最適化
メタデータを使用してカスタマイズ可能な指示を提供し、対象を絞ったクエリに応じて検索結果を細かく制御できます。Elasticsearchのクエリルールは、特定のユースケースでエンドユーザーに向けて優先度の高いコンテンツを上位に表示するのに役立ちます。また、同義語管理APIを使用すると、Webサイト検索の関連語の整理と更新を簡素化できます。
検索関連性モデルを調整する
Elasticsearchクエリ言語は、逆順位融合（RRF）を使用したハイブリッド検索とともに、高度な検索技術（全文、低密度/高密度ベクトル検索）をサポートしています。これをフィルタリング、ブースト、および再スコアリングの手法と組み合わせると、検索関連性モデルを細かく調整し、ニーズに合わせてカスタマイズできます。
異次元の関連性
機械学習の力を解き放つ
新たな概念を追加して検索の影響力を増大させたい場合も、検索の精度を高める新手法を追求する場合も、機械学習が活躍します。検索やビジネスインサイトを強化して、検索アプリや顧客エクスペリエンスの質を高めることができます。生成AI、ベクトル検索、NLP変換器モデルのサポート、サードパーティモデル管理を活用して、セマンティックな関連付けの向上を図りましょう。
