차세대 검색 경험을 지원하는 벡터 검색
벡터 검색은 텍스트에 대한 시맨틱 검색이나 이미지, 동영상, 오디오에 대한 유사성 검색을 구현하기 위한 파운데이션을 제공합니다. 머신 러닝을 통해 데이터를 인코딩하여 데이터의 관련 컨텍스트를 검색하고 생성형 AI를 적용하여 인간과 더 유사한 경험을 창출합니다.
AI Playground
프로토타입 제작
자체 데이터를 사용하여 최첨단 AI 검색 기능을 실험해 보세요. 모델을 쉽게 테스트하고 교체하세요. OpenAI, Amazon Bedrock 및 Anthropic의 LLM을 사용하여 원하는 플랫폼에서 RAG 시스템을 구축하는 방법을 알아보세요.
멀티모달 검색
유사성 검색 수행
특정 스타일이나 샘플과 일치하는 시각적으로 유사한 이미지, 동영상 클립 및 오디오를 찾으세요. 유사성 검색은 역 이미지 검색, 이미지 추천, 동영상 및 오디오 매칭과 같은 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.
개인화
맞춤형 검색
사용자 행동 및 프로필을 모델링하고 사용자가 관심을 보인 항목과 유사한 항목을 찾습니다. 이를 통해 소비재, 영화, 음악 등에 대한 추천을 개인 맞춤화하고 모든 사용자 경험을 개인 또는 사용자 집단에 맞게 동적으로 조정할 수 있습니다.
자연어 처리
손쉬운 NLP 사용
최신 자연어 처리(NLP)를 사용하면 검색 경험을 풍부하게 할 수 있습니다. 벡터 검색을 사용하여 구성 가능한 관련 문서의 하위 집합을 검색하세요. 두 번째 단계에서는 질문-답변 변환기를 사용하여 특정 질문에 대답하는 단락을 식별하거나 명명된 엔터티(NER)를 추출하거나 정서 분석을 적용하여 감성 콘텐츠를 결정합니다.
생성형 AI
검색 경험을 혁신하세요
공개적으로 학습된 데이터뿐만 아니라 조직의 비공개 데이터에서 비즈니스 관련 정보에 대해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하세요. Elasticsearch를 사용해 독점 데이터를 활용하는 정확도가 높은 컨텍스트 창을 갖추어 LLM 출력을 개선하고 안전하고 간결하며 실행 가능한 대화형 경험으로 정보를 전달하세요.
산업 응용
산업 전반에 걸쳐 벡터 검색이 사용되는 방식
학습된 벡터 표현과 LLM을 활용하여 혁신적인 사용자 경험 제공, 프로세스 자동화, 근본 원인 분석 가속화 및 인사이트 확보를 실현하세요.
고객 스포트라이트
Elastic의 고객은 혜택을 누리고 있습니다
Elastic의 벡터 검색을 사용하면 규모에 맞게 엔터프라이즈급에서 차세대 ML/AI 기반 검색 경험을 책임감 있게 구현할 수 있습니다. 고객이 벡터 검색을 사용하여 비즈니스 성과를 달성한 방법을 확인하세요!
교육 콘텐츠에 대한 시맨틱 검색
"Elasticsearch에서 벡터 검색을 사용하면 사용자의 의도를 더 잘 이해하고 해당 산업, 조직 및 역할에 맞게 조정된 과정을 반환할 수 있습니다."
존 듀크루(Jon Ducrou), Go1 엔지니어링 부문 수석 부사장
멀티미디어 자산의 빠른 검색
"Elastic이 수집 시 데이터를 처리하여 AI 시스템에 자동으로 준비되도록 하는 것은 매우 중요합니다. 머신 러닝 작업을 위한 빌딩 블록으로 사용할 수 있는 벡터 및 임베딩 기능도 있습니다."
Fortune 500대 멀티미디어 및 크리에이티비티 소프트웨어 회사, 엔지니어링 담당 이사
법적 전자 증거개시 검색
"RelativityOne 내에서 Elasticsearch를 활용하기 위한 투자를 통해 고객에게 제공할 수 있는 혜택에 대해 기쁘게 생각합니다. AI로 강화된 강력한 검색 결과를 고객에게 제공할 수 있는 가능성에 기대가 큽니다."
크리스 브라운(Chris Brown), Relativity 최고 제품 책임자
고객 서비스 간소화
"엔지니어의 피드백은 매우 긍정적입니다. 엔지니어는 이제 주제 검색을 사용하여 서비스 요청의 90%를 해결합니다. 원하는 정보를 쉽게 찾고 이전보다 훨씬 빠르게 문제를 해결함으로써 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다."
수지스 조셉(Sujith Joseph), Cisco Systems 수석 엔터프라이즈 검색 및 클라우드 아키텍트
