머신 러닝 검색

머신 러닝으로 검색을 한 단계 업그레이드

Elastic은 머신 러닝과 NLP의 최신 기능으로 가득 차 있습니다. 구현하기 쉽고 유연한 기능은 생성형 AI와 통합되고 시맨틱 검색 및 이미지 검색, 개인 맞춤 제공 및 질문 답변을 지원하는 AI 검색 애플리케이션을 구축하여 검색 경험을 크게 개선할 수 있는 도구를 제공합니다.

LLM 및 생성형 AI와 통합되는 AI 검색 애플리케이션을 생성할 수 있는 Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)에 대해 알아보세요.

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Elastic의 강력한 NLP, NER 및 감정 분석 기능을 살펴보세요.

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개발자들이 Elastic을 미래의 검색 플랫폼으로 생각하는 이유를 알아보십시오.

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강력한 생성형 AI 도구

AI 검색 애플리케이션 구축

Elasticsearch Relevance Engine을 사용하여 새로운 세대의 시맨틱 검색 애플리케이션을 만들어 보세요. 벡터 데이터베이스, 도메인 간 시맨틱 검색을 위한 Elastic의 기본 제공 트랜스포머 모델, 키워드 검색 및 시맨틱 검색을 사용하여 검색을 최적화하는 하이브리드 순위를 활용할 수 있습니다. 자체 트랜스포머 모델을 가져오거나 API를 통해 OpenAI-3 및 4와 같은 서드파티 대규모 언어 및 생성형 AI 모델과 통합할 수 있습니다.

Illustration

성능

머신 러닝을 자유자재로

Elastic을 사용하면 기본적으로 실행되는 ML 및 벡터 검색으로 AI 검색 애플리케이션을 구축하여 탁월한 검색 정확도, 성능 및 개인 맞춤 제공을 달성할 수 있습니다. 데이터 세트를 분류하고, 이상 징후를 탐지하고, 트렌드를 식별하고 예측해 보세요.

  • 벡터 검색

    Elastic은 Lucene의 벡터 필드와 HNSW 기반의 근사 최근접 이웃(ANN) 검색으로 구축되어 검색 쿼리를 벡터 기반 검색 개념과 일치시킴으로써 특히 대규모에서 검색 애플리케이션을 더 빠르고 정확하게 만듭니다. Elastic의 벡터 데이터베이스로 임베딩을 생성, 저장, 쿼리하세요.

  • NLP 지원 및 모델 관리

    최신 자연어 처리에 대한 지원 덕분에 PyTorch, Python, 트랜스포머 모델을 Elasticsearch 수집 파이프라인과 함께 사용하여 감정 분석, 텍스트 분류 및 명명된 엔티티 인식(NER)을 제공할 수 있습니다. 인기 있는 트랜스포머 모델을 Hugging Face에서 직접 가져오세요.

  • 예측 모델

    예측 모델(지도 학습)을 구축하고 적용하여 데이터를 범주로 분류하거나 추세를 예측합니다. Elastic에서 예측 모델을 적용하려면 변환 유틸리티를 사용하여 Elasticsearch 인덱스의 원시 데이터를 데이터 프레임으로 변환하세요.

일반적인 머신 러닝 작업

검색 사용 사례에 머신 러닝 추가

머신 러닝 검색의 응용 분야는 무한하며, Elastic의 기능은 백그라운드에서 검색 경험과 관리를 향상시키는 하이퍼 관련 검색을 촉진합니다.

  • 개인화

    명명된 엔티티 인식과 텍스트 분류를 통해 최종 사용자 위치, 고객 계정이나 구매 내역, 조직 내에서의 역할 등에 따라 응답을 맞춤화하는 검색을 구축하세요.

  • 시맨틱 검색

    사용자는 자연어 검색을 통해 대규모로 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. Elastic의 기본 제공 모델을 사용하거나, 컨텍스트 정보를 캡처하고 검색 쿼리 이면의 의미를 활용하는 벡터 검색 및 근사 최근접 이웃 알고리즘을 사용하여 모델을 구축하세요.

  • 이미지 검색

    제품 검색 및 교차 판매, 이미지 추적 및 인증을 위해 대규모 데이터 세트 간에 이미지를 비교하세요.

  • 질문-답변

    벡터 필드 및 텍스트 유사성 검색을 사용하여 FAQ, 도움말 센터 또는 지원 기술 자료에서 유사한 질문을 찾아 사용자에게 정확한 답변을 더 빠르게 제공하세요. LLM 및 생성형 AI를 사용하여 새로운 경험을 제공할 때 더 정확한 결과를 위해 독점 데이터를 연결하세요.

  • 콘텐츠 보강

    웹사이트에서 별점 5개짜리 고객 리뷰나 유사한 뉴스를 함께 보여주도록 콘텐츠를 구성하거나, 연구 데이터를 분류하거나, 명명된 엔티티 인식, 텍스트 임베딩, 제로샷 분류 및 감정 분석을 통해 고객 지원 문제를 라우팅합니다.

  • 트렌드 식별

    검색 분석 및 동작을 분류, 클러스터링 및 연관시키는 머신 러닝 모델을 사용하여 콘텐츠 또는 제품 카탈로그의 차이와 같은 검색 데이터의 패턴을 찾아 대응합니다.

Elastic만의 차별점

복잡한 작업을 단순하게

Elastic의 도구는 머신 러닝에 통합, 유연성 및 확장성을 제공하므로 팀은 사전 훈련된 모델을 쉽게 사용하고 규모에 맞게 운영할 수 있습니다. 자체 모델을 조정하거나 구축하여 도메인별 요구사항을 충족하고 조직을 혁신할 수 있습니다.

  • 머신 러닝 내부

    핵심 Elasticsearch의 ML을 사용하면 데이터를 외부 엔드포인트로 내보낼 필요 없이 효율적으로 통합할 수 있습니다.

  • 유연한 애플리케이션

    최대한의 구성성과 사용 편의성을 갖춘 최신 AI 지원 검색을 구축하세요. 생성형 AI를 프라이빗 데이터 저장소의 안전한 검색과 결합하여 최신 대화형 기술을 활용하는 동시에 개인 정보 보호와 정확성을 보장합니다.

  • 모든 사용 사례에 대해 뛰어난 확장성

    Elasticsearch 스타일을 테스트, 운영 및 확장하세요. 머신 러닝은 이미 즐겨 찾는 검색 플랫폼에 포함되어 있어 애플리케이션에 대한 보안 및 통합 가시성도 제공합니다.