Beschleunigung der KI-Innovation: Einführung des Elastic AI Ecosystem

Generative KI (GenAI) verändert die Unternehmenslandschaft, die wir kennengelernt haben. Elastic ist stolz darauf, das Elastic AI Ecosystem ankündigen zu können, das eine Vielzahl von Elasticsearch-Vektordatenbank-Integrationen mit branchenführenden Anbietern von KI-Technologien zusammenführt, um die Entwicklung und Bereitstellung von RAG-Anwendungen (Retrieval Augmented Generation) zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Lernen Sie das Ökosystem der Integrationen kennen,die die Entwicklung von KI-Anwendungen beschleunigen – eine Integration nach der anderen: Alibaba Cloud, Amazon Web Services (AWS), Claude von Anthropics, Cohere, Confluent, Dataiku, DataRobot, Galileo, Google Cloud, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, Mistral AI, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, Protect AI, Red Hat, Vectorize.io und Unstructured.

Die Basis der generativen KI sind Daten – und die Elastic Search AI Platform ist der Ort, an dem private Unternehmensdaten auf KI treffen. Die Vektordatenbank von Elasticsearch ermöglicht Ihnen die effiziente Erstellung, Speicherung und Suche von Vektoreinbettungen in großem Umfang. Darüber hinaus bieten wir mehrere Abfragetypen an – Text, Sparse und Dense Vector und Hybrid –, die es Entwicklern ermöglichen, mit der Elasticsearch Open Inference API geeignete KI-Modelle auszuwählen. Wir arbeiten mit Anbietern von KI-Technologie zusammen, die sich auf Folgendes konzentrieren: 

• KI-Modelle

• Plattformen zur Datenaufbereitung und -ingestion

• Evaluierung und Experimentieren mit KI-Modellen

• GenAI-Entwicklungs-Frameworks

• Funktionen für Machine Learning (MLOps)

• KI-Sicherheit

• Cloud-Infrastruktur Ihrer Wahl

„KI ist nur so effektiv wie die Daten, die sie mit Energie versorgen. Ohne aktuelle Datensätze in Echtzeit werden selbst die fortschrittlichsten KI-Anwendungen Schwierigkeiten haben, genaue und relevante Einblicke zu liefern“, sagte Paul Mac Farland, SVP des Partner- und Innovationsökosystems bei Confluent„Die vollständig verwaltete Daten-Streaming-Platform von Confluent ist nahtlos in Elastic integriert und bietet einheitliches Apache Kafka^® und Apache Flink^® So können Unternehmen eine stets aktuelle Datengrundlage in Echtzeit schaffen, die für hochgradig kontextualisierte, produktionsreife KI-Suchanwendungen erforderlich ist.“

„Wir haben uns mit Elastic zusammengetan, um Entwicklern zu ermöglichen, Vertrauen in ihre GenAI-Anwendungen aufzubauen, indem sie die Elasticsearch-Vektordatenbank und die Evaluation Intelligence Platform von Galileo nutzen“, sagte Vikram Chatterji, CEO und Mitbegründer von Galileo.

„Die Kombination der Inferenzendpunkte von Hugging Face mit den Abrufrelevanztools von Elastic verhilft den Benutzern zu besseren Erkenntnissen und verbessert die Suchfunktionalität“, sagte Jeff Boudier, Head of Product bei Hugging Face. „Mit dieser Integration erhalten Entwickler eine Komplettlösung, um die besten offenen Modelle, die auf der Multicloud-GPU-Infrastruktur von Hugging Face gehostet werden, zu nutzen und semantische Sucherlebnisse in Elasticsearch zu erstellen.“

„Unsere Partnerschaft mit Elastic hilft Entwicklern, GenAI-Anwendungen schneller und effektiver zu erstellen. Durch die Nutzung von LangGraph in Verbindung mit der Vektordatenbank von Elasticsearch können Entwickler wirkungsvolle agentische Anwendungen erstellen, die den Weg von der Entwicklung bis zur Produktion rationalisieren“, sagte Harrison Chase, Mitbegründer und CEO von LangChain.

„Unsere Zusammenarbeit mit Elastic bietet Benutzern robuste Tools für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Die LlamaIndex-Integration mit der Elasticsearch-Vektordatenbank ermöglicht es Benutzern, leistungsstarke Agentenanwendungen zu erstellen, die mit ihren Unternehmensdaten verbunden sind“, sagte Jerry Liu, CEO von Llamalndex.

„Protect AI hat sich dem Ziel verschrieben, eine sicherere KI-basierte Welt zu schaffen“, sagte Ian Swanson, CEO von Protect AI. „Durch die Partnerschaft mit Elastic können wir Entwicklern unsere umfassende Plattform zur Verfügung stellen, während sie KI-Anwendungen mit Elasticsearch erstellen.“

„Unsere Zusammenarbeit mit Elastic ermöglicht es Entwicklern, die Skalierbarkeit und Relevanz der Elasticsearch-Vektordatenbank direkt in den Pipelines von Vectorize.io zu nutzen und so die iterative Entwicklung hochwertiger Retrieval-Augmented-Generation-Anwendungen zu optimieren“, sagte Chris Latimer, Mitbegründer und CEO von Vectorize.io.

Die Entscheidung über die Veröffentlichung der in diesem Blogeintrag beschriebenen Leistungsmerkmale und Features sowie deren Zeitpunkt liegt allein bei Elastic. Es ist möglich, dass noch nicht verfügbare Leistungsmerkmale oder Features nicht rechtzeitig oder überhaupt nicht veröffentlicht werden.

In diesem Blogpost haben wir möglicherweise generative KI-Tools von Drittanbietern verwendet oder darauf Bezug genommen, die von ihren jeweiligen Eigentümern betrieben werden. Elastic hat keine Kontrolle über die Drittanbieter-Tools und übernimmt keine Verantwortung oder Haftung für ihre Inhalte, ihren Betrieb oder ihre Anwendung sowie für etwaige Verluste oder Schäden, die sich aus Ihrer Anwendung solcher Tools ergeben. Gehen Sie vorsichtig vor, wenn Sie KI-Tools mit persönlichen, sensiblen oder vertraulichen Daten verwenden. Alle Daten, die Sie eingeben, können für das Training von KI oder andere Zwecke verwendet werden. Es gibt keine Garantie dafür, dass Informationen, die Sie bereitstellen, sicher oder vertraulich behandelt werden. Setzen Sie sich vor Gebrauch mit den Datenschutzpraktiken und den Nutzungsbedingungen generativer KI-Tools auseinander. 

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