모든 환경을 지원하는 하나의 검색 데이터베이스
AI는 검색을 기반으로 실행되며, Elastic은 이를 위해 구축되었습니다. 제품 검색 기능 배포, 지원 티켓 감소, 에이전트 그라운딩 등 어떤 작업을 수행하든 벡터 스토어, 키워드 엔진, 쿼리 엔진, 권한 계층이 모두 기본 제공되는 통합 플랫폼을 이용할 수 있습니다.
에이전틱 AI
모든 엔터프라이즈 소스에서 동기화되는 완전한 최신 컨텍스트를 기반으로 몇 분 만에 신뢰할 수 있는 에이전트를 구축하세요.
전자 상거래 검색
2억 개 이상의 SKU 규모에서도 검색에서 순위 재지정까지 직접 제어할 수 있는 관련성 스택으로 방문자를 구매자로 전환하세요.
고객 지원 검색
지원 및 내부 팀을 위해 시맨틱 검색으로 케이스를 사전 해결하고 셀프 서비스를 지원하며, RBAC 및 도큐먼트 수준 제어로 보호합니다.
벡터 데이터베이스
몇 분 만에 서비스를 시작하고 수천억 개 규모까지 합리적인 비용으로 확장하세요. 최적화된 기본 설정, Jina AI 및 네이티브 모델, 관리형 GPU 추론을 포함하여 하이브리드 검색이 자동으로 처리되므로 밀집 및 희소 벡터를 손쉽게 저장할 수 있습니다.
웹사이트 및 애플리케이션 검색
지식 기반 및 마켓플레이스부터 채용 게시판과 미디어에 이르기까지 모든 콘텐츠에 걸쳐 관련성 높은 검색을 제공합니다.
위치 기반 정보
위치를 인사이트로 전환하세요. 공간 색인, 거리 정렬 및 영역 필터를 사용하여 빠르게 지리 공간 쿼리를 실행하세요.
몇 분 안에 시작하세요
앱 또는 에이전트는 실시간으로 제공되며 운영 환경에 바로 배포할 수 있습니다
API를 통해 어떤 데이터든 수집 및 인덱싱
어떤 소스든 엔드포인트로 지정하여 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 또는 PDF를 인덱싱할 수 있습니다. semantic_text 필드는 관리형 GPU에서 Jina AI 모델을 사용하여 수집 시 자동으로 임베딩되므로 별도의 파이프라인을 구축할 필요가 없습니다.
에이전트 구축 및 배포
Elastic Agent Builder를 사용하여 데이터에 에이전트를 배포하세요. 쿼리를 재사용 가능한 ES|QL 도구로 래핑하고, 멀티턴 메모리를 유지하며, MCP 및 A2A를 통해 외부 클라이언트를 연결하세요.
검색 및 AI 전반에서 인정받는 Elastic
독립 분석가들이 검색 및 AI 구매자에게 중요한 요소인 관련성, 확장성, 배포 유연성 측면에서 Elastic을 평가했습니다.
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자주 묻는 질문
Elasticsearch는 오픈 소스인가요?
예, Elasticsearch 및 Kibana는 AGPL 라이선스에 따른 오픈 소스입니다. Apache Lucene을 기반으로 구축되어 OpenTelemetry, Logstash 및 Beats와 같은 오픈 소스 프로젝트를 지원합니다. 이는 Elasticsearch가 새롭고 흥미로운 방식으로 계속 발전할 수 있는 원동력인 혁신과 협업의 커뮤니티를 조성합니다. AGPL 라이선스는 오픈 소스 원칙을 강화하여 보안, 확장성, 커뮤니티 중심의 발전을 보장합니다.
Elasticsearch는 여러 데이터 소스에 걸쳐 엔터프라이즈 검색을 지원할 수 있나요?
예. Elasticsearch는 데이터 소스, 데이터베이스, SaaS 앱, 클라우드 저장 공간 및 사용자 지정 시스템에 연결하고, 하나의 쿼리로 검색할 수 있는 단일 인덱스로 모든 것을 가져옵니다. 사전 구축된 커넥터 라이브러리, 오픈 웹 크롤러, 수집 API를 통해 데이터를 가져오고 동기화 상태를 유지할 수 있습니다.
데이터를 가져오면 모든 소스가 동일한 관련성 모델과 동일한 보안 모델을 공유합니다. 즉, 도큐먼트 수준 권한을 통해 각 사용자가 허용된 항목만 볼 수 있도록 하면서, 모든 콘텐츠에서 하이브리드, 어휘 및 시맨틱 검색을 한 번에 수행할 수 있습니다. 하나의 인덱스, 하나의 쿼리, 하나의 제어 세트를 사용하며, 소스별로 별도의 시스템을 이어 붙일 필요가 없습니다.
Elasticsearch는 도큐먼트 수준 보안 및 액세스 제어를 지원하나요?
예. 역할 기반 액세스 제어(RBAC)는 사용자 및 애플리케이션이 수행할 수 있는 작업을 관리하며, 도큐먼트 수준 보안과 필드 수준 보안을 추가로 적용할 수 있습니다. 필드 수준 보안은 사용자가 읽을 수 있는 필드를 제한하고, 도큐먼트 수준 보안은 사용자가 읽을 수 있는 도큐먼트를 제한합니다. 역할은 인덱스별로 둘 다 정의할 수 있으며, 도큐먼트 수준 보안은 역할에 쿼리를 연결하여 작동하므로 검색 시 권한이 적용되고 결과는 항상 각 사용자의 권한을 준수합니다.
Elastic은 벡터 데이터베이스인가요?
Elasticsearch는 세계에서 가장 널리 배포된 벡터 데이터베이스입니다. 고밀도 및 희소 임베딩을 저장하고 검색하며, 별도의 설정 없이 필터링, 압축 및 시맨틱 검색을 처리합니다. 또한 벡터 워크로드에 맞게 특별히 최적화된 서버리스 제품인 Elasticsearch 벡터 데이터베이스를 제공하며, 전문가 수준의 튜닝이 기본적으로 설정되어 있습니다.
하지만 Elastic은 단순한 벡터 저장소 그 이상입니다. 완전한 검색 플랫폼의 필터링, 보안, 확장성을 바탕으로 단일 쿼리에서 벡터 및 키워드 검색을 결합하여 하이브리드 검색을 수행합니다. 따라서 독립형 벡터 저장소를 다른 모든 요소와 복잡하게 연결할 필요 없이, 하나의 시스템에서 Elastic을 순수한 벡터 데이터베이스로 사용하거나 시맨틱 검색, RAG, AI 에이전트를 지원하는 검색 계층으로 활용할 수 있습니다.
Elasticsearch는 어떻게 컨텍스트 엔지니어링을 가능하게 하나요?
Elasticsearch는 대규모 확장 환경에서도 관련성을 유지하도록 설계되어 있으며, 이는 컨텍스트 엔지니어링의 기반이 됩니다. 단일 플랫폼에 벡터, 키워드, 정형 데이터 검색을 분석, 추론 및 가시성과 함께 통합하기 때문에 개발자가 정형화 및 비정형화 비즈니스 데이터를 정밀하게 저장, 검색 및 순위화할 수 있으며, 그 결과 에이전트는 항상 정확한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
Elasticsearch는 Agent Builder를 통해 채팅, 검색, 도구 생성 및 오케스트레이션 기능을 플랫폼 내부로 직접 통합하여 기능을 확장합니다. 개발자는 자체 데이터, 모델 및 도구를 활용하여 몇 분 만에 컨텍스트 중심의 에이전트를 구축하고 테스트 및 확장할 수 있습니다. 이 모든 과정은 Elasticsearch의 관련성과 보안성 그리고 성능으로 지원됩니다.
키워드, 시맨틱, 하이브리드 검색을 위해 별도의 제품이 필요한가요?
아닙니다. Elasticsearch는 단일 플랫폼에서 이 세 가지를 모두 수행합니다. 키워드(어휘) 검색, 시맨틱(벡터) 검색, 그리고 이 둘을 결합한 하이브리드 검색이 동일한 엔진, 동일한 인덱스, 동일한 쿼리 언어에서 실행되므로 별도의 제품을 구매하거나 결합할 필요가 없습니다. 단일 하이브리드 쿼리로 키워드 및 시맨틱 결과를 결합하고 상호 순위 결합(RRF)을 통해 함께 순위를 매길 수 있습니다.
Elastic을 자체 호스팅하거나 자체 인프라에 배포할 수 있나요?
예. Elasticsearch는 자체 인프라에서 완전한 자체 관리형으로, Elastic Cloud(호스팅형)에서, 또는 완전 관리형 서버리스 제품으로 필요한 곳 어디에서나 실행할 수 있습니다. 또한 온프레미스나 에어갭 환경에 배포하여 스택을 파편화하지 않고 데이터를 제자리에 유지하면서 아키텍처 및 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
Elastic은 생성형 AI와 RAG를 어떻게 지원하나요?
Elasticsearch는 확장 가능한 분산형 데이터 저장소, 벡터 데이터베이스, 하이브리드 검색, Jina AI 모델 및 Agent Builder를 결합한 가장 긴밀하게 통합된 오픈 스택입니다. 데이터가 어디에 있든 상관없이 대규모로 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 동급 최고의 검색 및 AI 애플리케이션을 간편하게 구축할 수 있습니다. 개방적이고 확장 가능한 아키텍처는 데이터, 설계, 모델, 보안 및 배포를 포함한 전체 개발 수명 주기에 걸쳐 완전한 제어 권한을 개발자에게 제공합니다. Elasticsearch는 효율적인 단일 저지연 쿼리 엔진에서 벡터와 정형 및 비정형 데이터를 결합하고, Jina AI 모델을 통합하여 사용자의 실제 의도에 부합하는 결과를 위한 정밀한 하이브리드 관련성을 제공합니다. 프로덕션 환경을 위해 구축된 Elasticsearch는 온프레미스 또는 클라우드에서 실시간에 가까운 성능과 비용 효율성을 바탕으로 예측 가능하게 확장되며, 가장 까다로운 워크로드까지 지원합니다.
Elastic은 전자 상거래 사용 사례를 어떻게 지원하나요?
Elasticsearch는 구매자가 의미에 따라 제품을 찾을 수 있도록 지원하므로, "따뜻한 겨울 재킷"을 검색하면 정확히 일치하는 단어가 없더라도 관련성 높은 결과를 표시합니다. Elasticsearch는 정형 및 비정형 제품 데이터 전반에서 벡터 및 키워드 검색을 개인화, 쿼리 규칙, 동의어, 필터링과 결합하여 소매 트래픽이 요구하는 속도와 규모로 탐색, 순위 지정 및 전환을 개선합니다.