PERTINENCE
Une recherche personnalisée, une pertinence inégalée
Avec une pertinence de recherche puissante, Elastic fournit tous les outils dont vous avez besoin pour créer des expériences de recherche alimentées par l'IA qui aident les utilisateurs à trouver exactement ce dont ils ont besoin. Elasticsearch Relevance Engine™, technologie de Machine Learning (ML) par excellence, et les outils de réglage de la pertinence vous aideront à exécuter des analyses, des optimisations et des personnalisations poussées.
Découvrez les méthodes de pointe en matière de recherche hybride et de stratégies de reclassement avancées telles que Learning to Rank (LTR) et les encodeurs croisés.
Regardez le webinarPour configurer Elasticsearch Relevance Engine, c'est très simple. On vous montre comment faire.
Regardez la vidéo de prise en main rapideObtenez une présentation de la boîte à outils avancée de classement selon la pertinence d'Elasticsearch.
Regardez le webinarPERTINENCE OPTIMISÉE PAR L'IA
Des outils de développeurs pour l'intelligence artificielle et la recherche sémantique
Créez des applications de recherche basée sur l'IA et intégrez des grands modèles de langage avec Elasticsearch Relevance Engine. Tirez parti de fonctionnalités avancées de classement selon la pertinence, comme BM25F pour la recherche hybride, la recherche vectorielle native, le modèle de ML propriétaire d'Elastic pour la recherche sémantique sur tous les domaines, et le classement hybride utilisant la fusion des rangs réciproques (RRF) pour entrer dans une nouvelle ère de pertinence contextuelle.
API ELSER ET INFERENCE
Sélection du modèle en toute simplicité
Accélérez la mise en œuvre de la génération augmentée par la récupération (RAG) en vous basant sur Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) comme point de départ fiable. En parallèle, l'API d'inférence d'Elastic rationalise le code et la gestion des inférences multicloud. Que vous utilisiez ELSER ou des plongements d'OpenAI, de Hugging Face, de Cohere ou autre pour les charges de travail de RAG, un seul appel d'API suffit pour avoir un code propre et pouvoir gérer le déploiement des inférences hybrides.
Reranking
Le moteur de recherche le plus pertinent pour la RAG
Les rerankers appliquent des modèles de Machine Learning pour affiner vos résultats de recherche et placer les résultats les plus pertinents en tête de liste en fonction des préférences et des signaux utilisateurs. Elasticsearch prend en charge diverses techniques de classement et de reclassement. Le reclassement sémantique utilise Machine Learning pour améliorer la pertinence des résultats en fonction de la similarité des requêtes. L'apprentissage du classement (LTR) permet aux utilisateurs avancés de créer des fonctions de classement personnalisées en fonction de leurs besoins.
RÈGLES DE REQUÊTE ET API DES SYNONYMES
Optimisation des performances de recherche
Fournissez des instructions personnalisables à l'aide des métadonnées pour exercer un meilleur contrôle sur les résultats en réponse aux requêtes ciblées. Les règles de requête dans Elasticsearch vous aident à promouvoir le contenu prioritaire auprès des utilisateurs finaux pour des cas d'utilisation spécifiques. Simplifiez l’organisation et la mise à jour des termes associés pour les recherches sur site web grâce à l’API de gestion des synonymes.
Affinez votre modèle de pertinence de la recherche
Le langage de requête d'Elasticsearch prend en charge des techniques de recherche de pointe (texte intégral, recherche vectorielle dense/sparse), ainsi qu'une recherche hybride s'appuyant sur la fusion des rangs réciproques (RRF). Et si vous y ajoutez les méthodes de filtrage, de boosting et de rescoring, vous pouvez affiner encore davantage votre modèle de pertinence de recherche, en l'adaptant à vos besoins.
HYPER-PERTINENCE
Exploitez la puissance du Machine Learning
Que vous introduisiez de nouveaux concepts pour étendre l'impact de votre recherche ou que vous cherchiez de nouvelles solutions pour améliorer la précision de votre recherche, le Machine Learning peut venir renforcer les informations exploitables sur la recherche et les données commerciales, vous permettant ainsi d'améliorer vos applications de recherche et l'expérience de vos clients. Améliorez la pertinence sémantique grâce à l'intelligence artificielle générative, la recherche vectorielle, la prise en charge des modèles de transformateur du traitement du langage naturel et la gestion des modèles.
