검색 증강 생성 — 검색 문제

검색은 대규모 언어 모델(LLM)과 함께 최고의 생성형 AI 경험을 구축하는 데 필수적인 인프라입니다. LLM에게 데이터로 정답을 제시할 수 있는 기회는 한 번뿐이므로 관련성은 필수입니다. Elastic을 사용해 검색 증강 생성(RAG)으로 LLM을 기반으로 하세요.

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이 자기 주도형 실습에서 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법을 배워보세요.

실습 체험하기

앱에 RAG를 구축하고 벡터 데이터베이스를 사용하여 다양한 LLM을 시도해 보세요.

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Elasticsearch Relevance Engine™을 사용하여 고급 RAG 기반 애플리케이션을 구축하는 방법에 대해 알아보세요.

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Elastic의 이점

엔터프라이즈 규모에 맞게 프로덕션에 바로 사용 가능

  • 생성형 AI 경험 가속화

    Elasticsearch를 사용하여 생성형 AI 경험을 빠르게 확장하고 대규모로 배포하세요.

  • RAG를 위해 가장 정확도가 높은 검색 엔진

    최첨단 검색 기술(텍스트, 시맨틱, 벡터, 하이브리드), 통합 순위 재조정 도구, 학습을 통한 순위 조정(LTR)으로 관련성을 유지하세요.

  • 한결 쉬워진 모델 선택

    효율적이고 효과적이며 미래 지향적인 RAG 구현을 위한 개방형 플랫폼으로 모델 선택과 관리를 간소화하세요.

Fortune 500대 기업이 신뢰하는 생성형 AI 혁신 주도

RAG를 위한 데이터를 준비하세요

RAG는 재학습 없이 관련 독점 데이터에 액세스하여 LLM의 기능을 확장합니다. RAG를 Elastic과 함께 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 최첨단 검색 기술
  • 손쉬운 모델 선택 및 손쉬운 모델 교체 기능
  • 안전한 문서 및 역할 기반 액세스를 통해 데이터 보호 유지
검색 증강 생성(RAG) 실제 고객 사례

검색 경험을 혁신하세요

검색 증강 생성이란 무엇인가?

검색 증강 생성(RAG)은 독점 데이터 소스에서 관련 정보를 통합하여 텍스트 생성을 향상시키는 패턴입니다. RAG는 생성 모델에 도메인별 컨텍스트를 제공하여 생성된 텍스트 응답의 정확성과 관련성을 향상시킵니다.

독점 데이터를 활용하는 연관성 높은 컨텍스트 창을 위해 Elasticsearch를 사용해 LLM 출력을 개선하고 안전하고 효율적인 대화 환경으로 정보를 전달하세요.

RAG가 ELASTIC과 함께 작동하는 방식

Elasticsearch로 RAG 워크플로우를 향상하세요

RAG 워크플로우에 Elastic을 사용하여 생성형 AI 경험을 어떻게 향상하는지 알아보세요. 독점 데이터 소스를 사용하여 실시간 정보와 쉽게 동기화하여 가장 정확도가 높은 생성형 AI 응답을 얻을 수 있습니다.

머신 러닝 추론 파이프라인은 Elasticsearch 수집 프로세서를 사용해 임베딩을 효율적으로 추출합니다. 텍스트(BM25 매치)와 벡터(kNN) 검색을 매끄럽게 결합하여, 문맥 인식 응답 생성을 위한 최고 점수 문서를 검색합니다.

사용 사례

귀하의 개인 데이터 세트에서 실행되는 Q&A 서비스

Elasticsearch를 벡터 데이터베이스로 활용하여 RAG를 사용한 Q&A 경험을 구현하세요.

Elasticsearch - 가장 널리 배포된 벡터 데이터베이스

복사하여 2분 내에 로컬에서 시도

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
설명서 보기
또는

프로덕션을 위한 배포

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AI Search — 실제 사용 중

  • 고객 스포트라이트

    Consensus는 Elastic의 고급 시맨틱 검색 및 AI 도구를 사용하여 학술 연구 플랫폼을 업그레이드합니다.

  • 고객 스포트라이트

    Cisco는 Google Cloud에서 Elastic을 사용하여 AI 기반 검색 환경을 만듭니다.

  • 고객 스포트라이트

    조지아 주립대학교는 데이터 인사이트를 향상하고 AI 기반 검색을 통해 학생들이 재정 지원을 신청할 수 있도록 지원합니다.

자주 묻는 질문

AI에서 RAG란 무엇입니까?

검색 증강 생성(일반적으로 RAG라고 함)은 기업이 독점 데이터 소스를 검색하고 대규모 언어 모델의 근거가 되는 컨텍스트를 제공할 수 있도록 하는 자연어 처리 패턴입니다. 이를 통해 생성형 AI 애플리케이션에서 보다 정확한 실시간 응답이 가능합니다.

세계에서 가장 많이 다운로드된 벡터 데이터베이스 - Elasticsearch

Elastic의 벡터 데이터베이스는 뛰어난 벡터 검색을 구축하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

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