生成AI時代の原動力

Elasticsearchは、コスト効率に優れた安全な方法で、自社の専有データを大規模言語モデル（LLM）にリンクさせることにより、最新かつ正確で、関連性の高い、ビジネスに特化したアプリケーション出力を実現できます。Elasticsearchとベクトルデータベースの力を独自の変換器モデルと組み合わせて使用したり、生成AIと統合したりすることで、顧客と従業員のための新しいエクスペリエンスを構築できます。

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AI駆動型検索アプリを構築する開発者向けにカスタマイズされた関連性判断エンジンのメリットを活用しましょう。

Elasticsearch Relevance Engineに関するブログ記事を読む

生成AIを活用したElastic初のドメイン固有アプリケーション、Elastic AI Assistantをご紹介します。

発表を読む

ElasticのCPO、ケン・エクスナー氏が、AI利用の促進においてElasticが果たす極めて重要な役割について議論します。

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仕組み

コンテキストウィンドウに注目

Elasticでは、Retrieval Augmented Generation（RAG）を使用して、データから得られた関連性の高い検索結果が生成AIに提供されます。

エンドユーザーがクエリを作成すると、ElasticはElasticsearchに格納されているデータを検索して、関連する検索結果を生成します。そのコンテキストは生成AIモデルに渡され、生成AIによって知識とビジネスデータのコンテキストが組み合わされて、ユーザーへの応答が作成されます。

AIを見据えた設計

強化されたツールの新たなテクノロジー

Elasticsearch Relevance Engine™は、AIアプリの構築に役立つ洗練された検索アルゴリズムスイートと、大規模言語モデル（LLM）との統合機能を開発者にお届けします。本番環境で使用可能な実績のあるテクノロジースタック上に構築されており、非常にスケーラブルです。

  • ベクトルデータベース

    ダウンロードして、コンポーネントを選択。アプリにコードを数行追加。これで準備完了です。

  • Elastic Learned Sparse Encoder

    すぐに使えてドメイン適応が不要な、高関連性セマンティック検索を可能にするElasticのMLモデルです。検索アプリを設定する際にワンクリックで利用できます。クエリが拡張され、関連するキーワードと関連性スコアが含まれているため、解釈が容易で、すぐに使用できます。

  • 大規模言語モデル

    （公開の教育用データだけでなく）プライベートデータを使用してビジネス固有の情報でLLMを教育できます。Elasticsearchを使用して専有データの高関連性コンテキストウィンドウを区切ることで、LLMの出力と関連性が改善されます。生成AIには、お好みのLLMと統合されたAPIやプラグインでアクセスできます。

すぐに取り掛かる

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無料トライアルに登録するか、Elasticの簡単に実装できるセマンティック検索モデルと、Elasticを使用して生成AIで検索アプリを構築するユースケースの詳細をご覧ください。

  • 無料トライアルを始める

    14日間の無料Elastic Cloudに登録して、生成AIでElasticsearchを使用する方法をお試しください。

  • セマンティック検索を設定する

    Elastic Cloudを使用して、いくつかの短い手順でセマンティック検索を簡単に設定する方法をご紹介します。

  • AIアプリを作成する

    パーソナライズ化された対応、質問と回答、リアルタイムのデータインサイトを実現するための次世代アプリを構築します。

ElasticsearchでChatGPTを使用する方法

Elasticsearchの検索関連性をOpenAIのChatGPTの質問と回答と組み合わせて、プライベートデータのクエリを実行する方法を紹介します。

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