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Non. L'algorithme de recherche textuelle BM25, la base de données vectorielle scalable, la recherche sémantique et l'attribution de scores hybrides avec la fusion des rangs réciproques (RRF) sont tous proposés dans Elastic Search et sont directement exploitables. Elastic dispose même de son propre modèle de recherche sémantique, Elastic Learned Sparse Encoder, qui est directement prêt à l'emploi. Explorez Search AI grâce à ces modules d'apprentissage interactifs et pratiques.

Oui. Elastic est la base de données vectorielle scalable la plus utilisée au monde. Elle permet aux développeurs de créer des plongements vectoriels, de les stocker et d'y faire des recherches. Et ce n'est pas tout. Elasticsearch contient également tout ce dont vous avez besoin pour créer des expériences de recherche exceptionnelles, notamment des agrégations, des filtres, des facettes, la saisie semi-automatique, plusieurs méthodes de récupération et la possibilité de s'intégrer à vos propres modèles de transformateur ou à ceux de tiers.

Une solution de recherche est très utile si vous utilisez un grand modèle de langage, car elle permet d'économiser du temps et de l'argent en vous offrant des résultats plus précis dans le cadre de votre expérience d'IA générative. Lorsque vous faites des recherches sur des données spécifiques à votre domaine, vous pouvez limiter le nombre d'hallucinations que renvoie le grand modèle de langage en fournissant des résultats de recherche d'une précision optimale en tant que contexte supplémentaires et de là, réduire le temps nécessaire à l'ajustement du modèle. Grâce à la génération augmentée de récupération (RAG), Elastic vous permet d'interroger vos données propriétaires de manière flexible pour obtenir des résultats précis en temps réel. Le volume de ressources de calcul et de stockage dont vous avez besoin est donc moins conséquent. Par ailleurs, Elastic contrôle également l'accès à la recherche grâce à la sécurité au niveau des documents.

Si vous êtes développeur, l'endroit idéal pour obtenir des informations techniques et pratiques sur la mise en œuvre d'Elastic est Elasticsearch Labs. Vous y trouverez des articles, des exemples et des tutoriels sur le sujet. Cette ressource est créée et maintenue par les technologues qui travaillent chez Elastic pour les technologues qui utilisent Elastic pour vous aider à en savoir plus sur les dernières nouveautés en matière d'IA générative, de recherche vectorielle et de recherche sur l'apprentissage automatique.

Oui, Elasticsearch et Kibana sont open source sous licence AGPL. Développés sur Apache Lucene, nous prenons en charge des projets open source comme OpenTelemetry, Logstash et Beats. Cela favorise une communauté d'innovation et de collaboration, ce qui permet à Elasticsearch de continuer à évoluer de manière inédite et passionnante. La licence AGPL renforce nos principes de l'open source, garantissant sécurité, extensibilité et progrès pilotés par la communauté.

Search AI Lake d'Elastic est optimisé pour les applications en temps réel et à faible latence, ce qui en fait une architecture idéale pour votre avenir axé sur l'IA. Il révolutionne les lacs de données en offrant des requêtes à faible latence et les puissantes capacités de recherche et de pertinence de l'IA d'Elasticsearch. Search AI Lake optimise un nouveau déploiement Elastic Cloud Serverless, en éliminant toute charge opérationnelle pour que vos équipes puissent se consacrer à l'innovation.