Elasticsearch：高性能検索、コンテキストエンジニアリング、AIのためのオープンソースプラットフォーム

はい、AGPLライセンスの下でElasticsearchとKibanaはオープンソースです。Apache Lucene上に構築されており、OpenTelemetry、Logstash、Beatsなどのオープンソースプロジェクトをサポートしています。その結果、イノベーションとコラボレーションを目的とするコミュニティが生まれ育ち、新しく刺激的な形での進化が継続していきます。AGPLライセンスは、Elasticのオープンソースの原則を強化し、セキュリティ、拡張性、コミュニティ主導の進歩を保証します。

いいえ。ElasticのBM25テキスト検索アルゴリズム、およびスケーラブルなベクトルデータベース、セマンティック検索、逆順位融合（RRF）ハイブリッドスコアリングは、すべてElasticsearch内で使用可能です。Elasticには、独自のセマンティック検索モデル、Elastic Learned Sparse EncodeRもあり、すぐに使用できます。インタラクティブなハンズオン学習モジュールでSearch AIについて学びましょう。

Elasticは、世界で最も多く使用されているスケーラブルベクトルデータベースであり、開発者がベクトル埋め込みを作成、格納、検索できます。それだけではありません。Elasticsearchには、優れた検索エクスペリエンスを構築するために必要な、ありとあらゆる機能も含まれています。たとえば、アグリゲーション、フィルタリングとファセット、自動入力、複数の取得方法、そして独自またはサードパーティの変換器モデルと統合できる柔軟性が備わっています。

Elasticsearchは、コンテキストエンジニアリングの基盤となるスケールでの関連性を実現するように構築されています。ベクトル、キーワード、構造化された検索と分析、推論、オブザーバビリティを1つのプラットフォームにまとめています。これにより、開発者は構造化および非構造化ビジネスデータを正確に格納、取得、ランク付けすることが容易になり、エージェントは常に正しいコンテキストを把握できます。

Agent Builderを使用すると、Elasticsearchはチャット、検索、ツール作成、オーケストレーションをプラットフォームに直接組み込むことで、この性能をさらに強化できます。開発者は、Elasticsearchの関連性、セキュリティ、パフォーマンスによってサポートされている独自のデータ、モデル、ツールを使用して、コンテキスト駆動型エージェントを数分で構築、テスト、スケールできます。

大規模言語モデルを使用する場合は、検索製品が必要です。生成AIエクスペリエンスでより正確な結果を得るために、コスト効率と時間効率に優れたアプローチであるからです。ドメイン固有のデータを検索し、非常に関連性の高い検索結果を追加のコンテクストとして提供することで、大規模な言語モデルで発生するハルシネーションを最小限に抑え、モデルの微調整にかかる時間を短縮できます。Elasticでは、検索拡張生成（RAG）を使用して組織独自のデータを照会し、より正確にリアルタイムで結果を取得するので、コンピューティングリソースとストレージリソースを削減できます。Elasticは、ドキュメントレベルでのセキュリティによって検索アクセスも管理します。

Elasticの実装に関して技術的および実用的な情報を探している開発者の方は、ブログ、例、チュートリアルをElasticsearch Labsでご覧いただくのが最もお勧めです。このリソースは、生成AI、ベクトル検索、機械学習研究の最新情報を学ぶのに役立つもので、Elasticを使用する技術者のために、Elasticで働く技術者によって作成および管理されています。

ElasticのSearch AI Lakeは、リアルタイムの低レイテンシアプリケーションに最適化されているため、AI主導の未来に最適なアーキテクチャーとなっています。低遅延のクエリと、Elasticsearchの強力な検索およびAI関連性機能を提供することで、データレイクを変革します。Search AI Lakeは新しいElastic Cloud Serverlessデプロイを支え、運用面のオーバーヘッドをすべて削減するため、チームでイノベーションを開始できます。