ベクトル検索により次世代の検索エクスペリエンスを強化
ベクトル検索は、テキストのセマンティック検索や、画像、動画、または音声の類似性検索を実装するための基盤を提供します。機械学習を利用してデータをエンコードすることで、データの関連コンテキストを検索し、生成AIを適用することで、人間らしいエクスペリエンスが構築されます。
AIプレイグラウンド
プロトタイプアウェイ
お客様のデータを使用して、最先端のAI検索機能をお試しください。テストとモデルの交換が簡単にできます。OpenAI、Amazon Bedrock、AnthropicのLLMを使用して、お好みのプラットフォーム上でRAGシステムを構築する方法をご覧ください。
マルチモーダル検索
類似性検索の実施
特定のスタイルやサンプルと一致する、視覚的に類似した画像、ビデオクリップ、音声を探し出します。類似性検索を実施すると、画像リバース検索、画像推奨、動画と音声のマッチングなどの用途が可能になります。
パーソナライゼーション
検索のパーソナライズ
ユーザーの行動とプロフィールをモデル化し、ユーザーが興味を示した項目に類似する項目を見つけます。これにより、消費者向け製品、映画、音楽などのお薦めをパーソナライズし、あらゆるユーザーエクスペリエンスを個人またはユーザーグループに動的に適応させることが可能になります。
自然言語処理
NLPを苦もなく使用する
最新の自然言語処理（NLP）を使用することで、検索エクスペリエンスを強化できます。ベクトル検索を使用することで、関連ドキュメントの構成可能なサブセットを検索できます。2番目のステップでは、質問応答トランスフォーマーを使用して特定の質問に回答する段落を特定するか、固有表現抽出（NER）を行うか、センチメント分析を適用して感情的な内容を特定します。
生成AI
検索エクスペリエンスの変換
（公的にトレーニングされたデータだけでなく）組織のプライベートデータから抽出したビジネス固有の情報に対して大規模言語モデル（LLM）を活用します。独自のデータを利用する関連性の高いコンテキストウィンドウにElasticsearchを使用してLLM出力を改善し、安全で簡潔かつ実用的な会話的エクスペリエンスで情報を提供します。
業界での用途
業界全体におけるベクトル検索の使用方法
革新的ユーザーエクスペリエンスを提供し、プロセスを自動化し、根本原因の分析を加速し、学習したベクトル表現とLLMを活用してインサイトを取得します。
お客様事例
お客様がメリットを享受
Elasticのベクトル検索をご利用いただくと、ML/AIを活用した次世代検索エクスペリエンスを企業レベルで大規模に、責任をもって実装できます。ベクトル検索を使用してお客様がどのようにビジネスの成果を達成したかをご覧ください。
教育コンテンツにおけるセマンティック検索
「Elasticsearchのベクトル検索を使用すると、ユーザーの意図をよりよく理解してから、業界、組織、役割に合ったコースを返すことができます」
Go1、エンジニアリング担当上級副社長、Jon Ducrou氏
マルチメディア資産の高速検索
「Elasticが取り込み時のデータを当社のAIシステムに自動的に対応するように処理するのは、非常に役立っています。また、機械学習オペレーションの構成要素として使用できるベクトル機能や埋め込み機能も搭載されています」
Fortune 500のマルチメディアおよびクリエイティビティソフトウェア会社、エンジニアリング担当ディレクター
法的eディスカバリー検索
「RelativityOneの中でElasticsearchを活用するための投資によって、お客様にメリットをもたらせることにワクワクしています。AIで拡張した強力な検索結果をお客様にもたらすことができる可能性に、大きな期待を寄せています」
Relativity社、最高製品責任者、Chris Brown氏
カスタマーサービスの合理化
「エンジニアからのフィードバックは非常に良好です。今では、サービスリクエストの90％がTopic Searchを使って解決しています。適切な情報が簡単に見つかり、以前よりも迅速に問題を修正できるので、顧客エクスペリエンスが以前よりも向上しました」
Cisco Systems、エンタープライズサーチおよびクラウドアーキテクト担当プリンシパル、Sujith Joseph氏
