La recherche vectorielle comme base pour les nouvelles expériences de recherche
La recherche vectorielle sert de base pour mettre en place la recherche sémantique pour les textes ou la recherche de similarités pour les images, les vidéos et les fichiers audio. Extrayez le contexte pertinent de vos données en vous appuyant sur le Machine Learning pour les encoder, puis appliquez l'IA générative pour créer des expériences à dimension humaine.
Essais d'IA
Des prototypes illimités
Expérimentez des fonctions de recherche IA de pointe en utilisant vos propres données. Testez et échangez facilement des modèles. Découvrez comment construire des systèmes RAG sur la plateforme de votre choix, en utilisant les LLM d'OpenAI, d'Amazon Bedrock et d'Anthropic.
Recherche multimodale
Effectuez une recherche de similarités
Recherchez des images similaires d'un point de vue visuel, des clips vidéo et des fichiers audio qui correspondent à des styles ou des échantillons spécifiques. La recherche de similarités permet différentes applications : la recherche inversée d'images, la recommandation d'images, ou encore la mise en correspondance de fichiers vidéo et audio.
Personnalisation
Personnalisez la recherche
Modélisez les comportements et le profil d'un utilisateur, pour ensuite trouver des éléments similaires à ceux qui l'intéressent. Vous pourrez alors proposer des recommandations personnalisées de produits de consommation, de films, de morceaux de musique, et bien plus encore. Adaptez de manière dynamique les expériences des utilisateurs en fonction de leur personnalité ou des cohortes auxquelles ils appartiennent.
Traitement du langage naturel
Utilisez le NLP en toute simplicité
Le traitement du langage naturel (NLP) moderne vous permet d'enrichir les expériences de recherche. Tirez parti de la recherche vectorielle pour récupérer un sous-ensemble configurable de documents pertinents. Ensuite, identifiez le paragraphe répondant à une question spécifique à l'aide d'un transformateur question-réponse, extrayez les entités nommées (NER) ou déterminez le contenu émotionnel en appliquant l'analyse des sentiments.
IA GÉNÉRATIVE
Transformez les expériences de recherche
Appliquez les grands modèles de langage (LLM) sur des informations issues des données privées de votre entreprise (et pas uniquement sur les données publiques ayant servi à l'entraînement). Utilisez Elasticsearch pour avoir des fenêtres contextuelles à haute pertinence qui tirent parti de vos données privées pour améliorer la sortie des LLM et fournir les informations de façon sécurisée, concise, exploitable et conversationnelle.
Applications sectorielles
La recherche vectorielle dans les secteurs
Proposez des expériences utilisateur innovantes, automatisez les processus, accélérez l'analyse de la cause première et mettez au jour des informations exploitables grâce aux représentations vectorielles et aux grands modèles de langage.
Témoignages client
Les avantages pour les clients
Grâce à la recherche vectorielle d'Elastic, mettez en œuvre la nouvelle génération d'expériences de recherche optimisées par le ML et l'IA de manière responsable et professionnelle, le tout, à grande échelle. Découvrez comment nos clients ont utilisé la recherche vectorielle pour atteindre leurs objectifs.
La recherche sémantique sur le contenu pédagogique
« Avec la recherche vectorielle dans Elasticsearch, nous pouvons mieux comprendre l’intention de l’utilisateur, ce qui nous permet de lui proposer des cours adaptés à son secteur, son entreprise et son rôle.. »
Jon Ducrou, vice-président senior de l'ingénierie, Go1
Une recherche rapide sur des ressources multimédia
« Le fait qu'Elastic traite les données au moment de l'ingestion, afin que celles-ci puissent être directement exploitées par nos systèmes d'IA, est vraiment très utile. Par ailleurs, nous pouvons nous servir des vecteurs et des plongements proposés comme éléments constitutifs de nos opérations de Machine Learning. »
Directeur de l'ingénierie, entreprise de logiciels multimédia et de création du Fortune 500
Recherche et découverte électronique juridique
« Je suis ravi de pouvoir apporter de tels avantages à notre clientèle grâce à nos investissements nous permettant d'exploiter Elasticsearch dans RelativityOne. Nous sommes enthousiasmés par la capacité à fournir à notre clientèle des résultats de recherche performants et renforcés par l'intelligence artificielle. »
Chris Brown, directeur des produits chez Relativity
Simplification du service client
« Les retours de nos ingénieurs sont extrêmement positifs. Désormais, ils utilisent Topic Search pour résoudre 90 % des demandes de service. Ils sont en mesure de garantir une meilleure expérience à la clientèle en trouvant facilement les informations ciblées et en résolvant les problèmes bien plus rapidement qu'avant. »
Sujith Joseph, architecte principal chargé du cloud et de la recherche d'entreprise chez Cisco Systems
