SUCHE MIT ML

Machine Learning für Sucherlebnisse auf höchstem Niveau

Elastic ist vollständig mit modernsten Machine-Learning- (ML) und Natural Language Processing (NLP) Fähigkeiten ausgestattet. Mit den einfach zu implementierenden und flexiblen Funktionen erhalten Sie alle benötigten Tools, um semantische Suchen, multimodale Suchen, Personalisierung und Fragenbeantwortung in Ihre Anwendungen zu implementieren und messbar bessere Sucherlebnisse bereitzustellen.

Erfahren Sie, wie Elastic und Cohere fortgeschrittene Strategien und Best Practices für den Aufbau von RAG über Grundlagen hinaus diskutieren.

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GENERATIVE KI-TOOLS

Erstellen Sie leistungsstarke Search AI-Anwendungen

Mit der Elasticsearch Relevance Engine können Sie semantische Suchanwendungen auf höchstem Niveau erstellen. Nutzen Sie die Vektordatenbank von Elastic und das vorkonfigurierte Transformationsmodell für die domainübergreifende semantische Suche sowie Hybrid-Bewertungen, um Ihre Suche mithilfe von Schlüsselwortsuche und semantischen Abruffunktionen zu optimieren.

  • Nutzen Sie das LLM-Ökosystem

    Optimieren Sie das Code- und Multi-Cloud-Inferenzmanagement mit der offenen Inferenz-API von Elastic unter Verwendung Ihrer eigenen Einbettungen oder des proprietären Sparse-Encoder-Modells von Elastic. Erstellen Sie Endpoints und nutzen Sie ein vielfältiges Angebot an Machine-Learning-Modellen führender Anbieter.

  • Meistern Sie lange Texte mit automatischer Chunking-Funktion

    Behandeln Sie lange Textpassagen einfach mit semantic_text. Die offene Inferenz-API von Elastic mit dem Feld semantic_text teilt Dokumente automatisch in kontexterhaltende Abschnitte auf, wodurch genaue Einbettungen und optimale Suchergebnisse gewährleistet werden. Verabschieden Sie sich vom Schreiben benutzerdefinierter Chunking-Logik.

  • Lucene 10 ist hier!

    Apache Lucene 10 maximiert die Hardwareeffizienz für KI-Suchanwendungen. Mit verbesserter Suchparallelität für Abfragen mit niedriger Latenz, asynchronen I/O-Vorgängen für besseren Durchsatz und optimierter CPU- und Speichereffizienz ebnet Lucene 10 den Weg für schnellere, effizientere Sucherlebnisse — insbesondere bei großen Datensätzen.

  • Elasticsearch mit BBQ-Bestellung

    Elastic ist das erste Unternehmen, das eine bessere binäre Quantisierung (BBQ) anbietet, eine Optimierung für Vektordatenbanken zur Steigerung von Leistung und Effizienz. BBQ bietet hohe Rankingqualität mit der Geschwindigkeit und Speichereffizienz der skalaren Quantisierung. Mit 95 % Speicherreduzierung und hohem Rückruf skaliert es die Vektorspeicherung für große Datensätze auf kostengünstige Weise.

Funktionen

Machine Learning für die Praxis

Mit Elastic können Sie KI-Suchanwendungen mit nativ ausgeführter ML- und Vektorsuche erstellen, um überragende Suchrelevanz, Performance und Personalisierung zu erzielen. Kategorisieren Sie Datenbestände, erkennen Sie Anomalien und identifizieren und sehen Sie Trends voraus.

  • Vektorsuche

    Elastic nutzt die Vektorfelder von Lucene und die ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor, unter Nutzung von HNSW), die Suchanfragen mit vektorbasierten Suchkonzepten abgleicht, was Suchanwendungen schneller und genauer macht – vor allem bei großen Datenbeständen. Mit der Elastic-Vektordatenbank können Sie Einbettungen erstellen, speichern und abfragen.

  • NLP-Unterstützung und Modellverwaltung

    Mit modernsten NLP-Funktionen (Natural Language Processing) können Sie PyTorch-, Python- und Transformationsmodelle in Elasticsearch-Ingestions-Pipelines für Funktionen wie Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) nutzen. Gängige Transformationsmodelle können direkt aus Hugging Face importiert werden.

  • Prädiktive Modelle

    Entwickeln Sie prädiktive Modelle (überwachtes Lernen) und wenden Sie diese an, um Daten in Kategorien zu klassifizieren oder Trends vorherzusagen. Konvertieren Sie Rohdaten aus Elasticsearch-Indizes mit unserem Transformations-Hilfsprogramm in Daten-Frames, um prädiktive Modelle in Elastic anwenden zu können.

Elasticsearch – die am weitesten verbreitete Vektordatenbank

Kopieren Sie, um es in zwei Minuten lokal auszuprobieren

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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Gängige ML-Aufgaben

Erweiterung der Suchanwendungsfälle um ML

Es gibt unendlich viele Anwendungsmöglichkeiten für die ML-Suche, wobei die Elastic-Funktionen eine hyperrelevante Suche ermöglichen, die nicht nur für ein besseres Sucherlebnis sorgt, sondern auch die Verwaltung hinter den Kulissen vereinfacht.

  • Personalisierung

    Mit Funktionen wie der Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung können Sie maßgeschneiderte Sucherlebnisse für den Standort der Endnutzer, das jeweilige Kundenkonto, den Kaufverlauf oder die Rolle innerhalb des jeweiligen Unternehmens erstellen.

  • Semantische Suche

    Mit natürlicher Sprachverarbeitung erhalten die Nutzer schneller mehr und genauere Ergebnisse. Nutzen Sie das vorkonfigurierte Elastic-Modell oder erstellen Sie ein eigenes mit Vektorsuche und Approximate-Nearest-Neighbor-Algorithmen – diese erfassen Kontextinformationen und erschließen die Bedeutung hinter Suchanfragen.

  • Bildersuche

    Mit Funktionen zum Vergleich von Bildern in großen Datenbeständen ermöglichen Sie Produkt-Discovery und Cross-Selling, Image-Tracking und Authentifizierung.

  • Beantwortung von Fragen

    Liefern Sie Ihren Nutzern schneller relevante Antworten, indem Sie mit Vektorfeldern und Textähnlichkeitssuche ähnliche Fragen in Ihren FAQ, Ihrem Hilfecenter oder Ihrer Support-Wissensdatenbank bereitstellen. Verknüpfen Sie Ihre proprietären Daten für relevantere Ausgaben, wenn Sie LLMs und generative KI für neue Sucherlebnisse einsetzen.

  • Content-Anreicherung

    Nutzen Sie Named Entity Recognition, Texteinbettung, Zero-Shot-Klassifizierung und Stimmungsanalysen, um den Inhalt Ihrer Website so zu organisieren, dass Fünf-Sterne-Kundenbewertungen oder ähnliche News-Storys gemeinsam angezeigt werden, um Research-Daten zu kategorisieren oder um Kundensupport-Anfragen an die richtigen Stellen weiterzuleiten.

  • Nutzen Sie Machine-Learning-Modelle, die Search-Analytics-Ergebnisse und Verhaltensmuster klassifizieren, zu Clustern zusammenfassen und abgleichen, um Muster in Ihren Suchdaten, wie Lücken bei den Inhalten oder im Produktkatalog zu finden und entsprechend darauf zu reagieren.

Elastic macht den Unterschied

Komplexe Strukturen einfach gestalten

Die Tools von Elastic bringen Integration, Flexibilität und Skalierbarkeit ins Machine Learning – so können Teams problemlos vortrainierte Modelle verwenden und auch mit großen Datenmengen problemlos umgehen. Passen Sie vorhandene Modelle an oder erstellen Sie eigene Modelle, um domainspezifische Anforderungen zu erfüllen und Innovationen für Ihr Unternehmen zu entwickeln.

  • ML-basiert

    Mit den ML-Funktionen in Elasticsearch können Sie Ihre Daten effizient integrieren, ohne dass der Export an einen externen Endpoint erforderlich wird.

  • Flexible Anwendungen

    Entwickeln Sie ein modernes KI-gestütztes Sucherlebnis mit maximaler Konfigurierbarkeit und Nutzerfreundlichkeit. Kombinieren Sie generative KI mit sicheren Suchfunktionen für Ihren privaten Datenspeicher, um Datenschutz und Genauigkeit zu garantieren und gleichzeitig neueste Kommunikationstechniken zu nutzen.

  • Skalierbar für alle Anwendungsfälle

    Testen, operationalisieren und skalieren Sie im Elasticsearch-Stil. ML ist bereits in Ihrer bevorzugten Suchplattform enthalten, was zusätzliche Sicherheit und Beobachtbarkeit für Ihre Anwendungen mit sich bringt.