Busca e IA
O Elasticsearch melhora a descoberta no e-commerce, o suporte ao cliente, a busca empresarial, agentes de IA em escala, a engenharia de contexto e muito mais.
Um banco de dados de busca por trás de cada experiência
A IA funciona com busca, e a Elastic foi desenvolvida para isso. Quer esteja implementando a descoberta de produtos, reduzindo tickets de suporte ou fundamentando agentes, você conta com uma plataforma unificada com vector store, mecanismo de palavras-chave, mecanismo de consulta e camada de permissões, tudo integrado.
IA agêntica
Crie agentes confiáveis em minutos, alimentados por um contexto completo e atualizado, sincronizado de qualquer fonte corporativa.
Busca para e-commerce
Transforme visitantes em compradores com uma pilha de relevância que você controla, da recuperação à reclassificação, em uma escala de mais de 200 milhões de SKUs.
Busca para suporte ao cliente
Desvie casos e melhore o autoatendimento com busca semântica para suporte e equipes internas, protegidos com RBAC e controles no nível do documento.
Banco de dados vetorial
Envie em minutos e redimensione de forma econômica para centenas de bilhões. Armazene vetores densos e esparsos com a recuperação híbrida feita para você, incluindo padrões otimizados, modelos da Jina AI e nativos e inferência em GPU gerenciada.
Busca em websites e aplicações
Ofereça busca relevante em todo o seu conteúdo, de bases de conhecimento e marketplaces a quadros de vagas e mídia.
Geoespacial
Transforme localização em insights. Execute consultas geoespaciais rápidas com indexação espacial, classificação de distância e filtros de área.
Comece em questão de minutos
Seu app ou agente, servido em tempo real e pronto para produção
Ingira e indexe qualquer dado via API
Aponte qualquer fonte para o endpoint e indexe texto, imagens, áudio, vídeo ou PDFs. Um campo semantic_text gera embeddings automaticamente na ingestão com modelos Jina AI em GPUs gerenciadas, sem a necessidade de criar um pipeline separado.
Recupere com busca híbrida
Uma consulta combina resultados lexicais e semânticos entre modalidades em um único índice. Adicione filtros, agregações e segurança em nível do documento na mesma chamada.
Crie e envie agentes
Implante um agente sobre seus dados com o Elastic Agent Builder. Encapsule consultas como ferramentas ES|QL reutilizáveis, mantenha a memória de múltiplos turnos e conecte clientes externos via MCP e A2A.
Search com alto desempenho em produção
Do e-commerce em larga escala aos agentes de IA, veja o que as equipes criaram e o que isso proporcionou.
“A Elastic é a parceira ideal em IA para nossos negócios. Ela garante que a busca semântica inicial seja altamente precisa e eficiente para que possamos otimizar o desempenho das integrações subsequentes com grandes modelos de linguagem.”
“A Elastic é a parceira ideal em IA para nossos negócios. Ela garante que a busca semântica inicial seja altamente precisa e eficiente para que possamos otimizar o desempenho das integrações subsequentes com grandes modelos de linguagem.”
Steve Hafif, CEO
500m
Pontos de dados técnicos pesquisados
30%
Crescimento trimestral de clientes
Elastic reconhecida em busca e IA
Analistas independentes avaliam a Elastic nas dimensões que importam para os compradores de busca e IA: relevância, escala e flexibilidade de implantação.
Participe da conversa!
Coloque a mão na massa com repositórios abertos, fóruns da comunidade e guias para desenvolvedores — tudo o que você precisa para criar com o Elasticsearch.
Perguntas frequentes
O Elasticsearch é open source?
Sim, o Elasticsearch e o Kibana são open source sob a licença AGPL. Construído no Apache Lucene, oferecemos suporte a projetos open source como OpenTelemetry, Logstash e Beats. Isso promove uma comunidade de inovação e colaboração, garantindo que o Elasticsearch continue evoluindo de maneiras novas e empolgantes. A licença AGPL reforça nossos princípios open source, garantindo segurança, extensibilidade e progresso impulsionado pela comunidade.
O Elasticsearch pode melhorar a busca empresarial em várias fontes de dados?
Sim. O Elasticsearch se conecta às suas fontes de dados, bancos de dados, aplicativos SaaS, armazenamento em nuvem e sistemas personalizados, reunindo tudo em um único índice no qual você pode buscar com uma única consulta. Uma biblioteca de conectores pré-criados, um rastreador da web aberto e APIs de ingestão cuidam da entrada dos dados e de mantê-los sincronizados.
Depois que seus dados são ingeridos, todas as fontes compartilham o mesmo modelo de relevância e o mesmo modelo de segurança. Isso significa busca híbrida, lexical e semântica em todo o seu conteúdo de uma só vez, com permissões no nível do documento para que cada usuário veja apenas o que tem permissão para ver. Um índice, uma consulta, um conjunto de controles, sem integrar sistemas separados para cada fonte.
O Elasticsearch oferece suporte a segurança em nível do documento e controle de acesso?
Sim. O controle de acesso baseado em função (RBAC) controla o que os usuários e aplicativos podem fazer, e você pode adicionar a segurança em nível do documento e a segurança em nível do campo: a segurança em nível do campo restringe quais campos um usuário pode ler, e a segurança em nível do documento restringe quais documentos ele pode ler. Uma função pode definir ambos por índice, e a segurança em nível do documento funciona vinculando uma consulta a uma função, de modo que as permissões se aplicam no momento da busca e os resultados sempre respeitam a autorização de cada usuário.
A Elastic é um banco de dados vetorial?
O Elasticsearch é o banco de dados vetorial mais amplamente implantado no mundo. Ele armazena e busca embeddings densos e esparsos e lida com filtragem, compactação e busca semântica prontos para uso. Ele também oferece o Elasticsearch Vector Database, uma oferta serverless otimizada especificamente para cargas de trabalho de vetores, na qual o ajuste em nível especializado é definido por padrão.
Mas a Elastic vai além de um simples armazenamento vetorial. Ela combina busca vetorial e por palavras-chave em uma recuperação híbrida em uma única consulta, com a filtragem, a segurança e a escala de uma plataforma de busca completa. Assim, você pode usar a Elastic puramente como um banco de dados vetorial ou como a camada de recuperação por trás da busca semântica, de RAG e de agentes de IA, em um único sistema em vez de juntar um armazenamento vetorial independente com todo o restante.
Como o Elasticsearch possibilita a engenharia de contexto?
O Elasticsearch foi projetado para relevância em escala, que é a base da engenharia de contexto. Ele reúne busca vetorial, por palavra-chave e estruturada com analítica, inferência e observabilidade em uma única plataforma. Isso facilita para os desenvolvedores armazenar, recuperar e classificar dados empresariais estruturados e não estruturados com precisão, para que os agentes sempre obtenham o contexto correto.
Com o Agent Builder, o Elasticsearch leva isso ainda mais longe, trazendo bate-papo, recuperação, criação de ferramentas e orquestração diretamente para a plataforma. Os desenvolvedores podem construir, testar e redimensionar agentes orientados por contexto em minutos usando seus próprios dados, modelos e ferramentas, todos com suporte da relevância, segurança e desempenho do Elasticsearch.
Preciso de produtos separados para busca por palavra-chave, semântica e híbrida?
Não. O Elasticsearch faz as três coisas em uma plataforma. A busca por palavras-chave (lexical), a busca semântica (vetorial) e a busca híbrida que as combina são executadas no mesmo mecanismo, no mesmo índice e na mesma linguagem de consulta, sem a necessidade de comprar ou integrar produtos separados. Uma única consulta híbrida pode combinar resultados por palavras-chave e semânticos e classificá-los em conjunto com a fusão de classificação recíproca.
Posso auto-hospedar ou implantar o Elastic na minha própria infraestrutura?
Sim. O Elasticsearch é executado onde você precisa: totalmente autogerenciado na sua própria infraestrutura, no Elastic Cloud (hospedado) ou como uma oferta serverless totalmente gerenciada. Você também pode implantar no local ou em ambientes air-gapped, mantendo os dados onde estão para atender aos seus requisitos de arquitetura e conformidade sem fragmentar sua stack.
Como a Elastic oferece suporte à IA generativa e ao RAG?
O Elasticsearch é a pilha aberta mais profundamente integrada, combinando um datastore distribuído escalável, banco de dados vetorial, busca híbrida, modelos de IA da Jina e um construtor de agentes. Ele simplifica a criação de aplicações de busca e IA de primeira linha que fornecem respostas confiáveis em escala, independentemente de onde os dados estejam. Sua arquitetura aberta e extensível oferece aos desenvolvedores controle total sobre todo o ciclo de vida de desenvolvimento, incluindo dados, design, modelos, segurança e implantação. O Elasticsearch unifica dados estruturados e dados não estruturados, além de vetores, em um único mecanismo de consulta eficiente e de baixa latência, juntamente com os modelos de IA da Jina, para fornecer relevância híbrida precisa em resultados que correspondem à real intenção do usuário. Desenvolvido para produção, o Elasticsearch é escalado de forma previsível, com desempenho quase em tempo real e eficiência de custos no ambiente local ou na nuvem, dando suporte até mesmo às cargas de trabalho mais exigentes.
Como a Elastic oferece suporte a casos de uso de comércio eletrônico?
O Elasticsearch ajuda os compradores a encontrar produtos pelo significado, para que uma busca por "jaqueta quente de inverno" mostre resultados relevantes mesmo sem essas palavras exatas. O Elasticsearch combina busca vetorial e por palavra-chave com personalização, regras de consulta, sinônimos e filtragem em dados estruturados e não estruturados de produtos, melhorando a descoberta, a classificação e a conversão na velocidade e na escala que o tráfego do varejo exige.