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Integre a busca com IA em suas aplicações

O Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) foi projetado para alimentar aplicações de busca baseadas em inteligência artificial. Use o ESRE para aplicar busca semântica com relevância superior pronta para uso (sem adaptação de domínio), integrar com grandes modelos de linguagem (LLMs) externos, implementar busca híbrida e usar modelos transformadores de terceiros ou os seus próprios.

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Veja como é fácil começar a configurar o Elasticsearch Relevance Engine.

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Crie aplicações avançadas baseadas em RAG usando ESRE.

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Use dados privados internos como contexto com as funcionalidades de modelos de IA generativa para fornecer respostas confiáveis e atualizadas para as consultas dos usuários.

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IA para todos os desenvolvedores

Aprimore a busca com IA

Ofereça funcionalidades avançadas de relevância para IA em sua aplicação com ESRE independentemente do seu nível de experiência. O ESRE tem um conjunto de recursos para ajudar você a começar ou aperfeiçoar sua experiência com AI. Você tem a flexibilidade e o controle para implantar apps de busca com machine learning e IA generativa da forma que achar melhor.

  • Sua primeira vez na busca semântica?

    Incluir a busca semântica em sua aplicação não deve requerer um nível profundo de experiência. Obtenha a melhor busca semântica da categoria pronta para usar com o modelo Elastic Learned Sparse Encoder. Com uma implantação simplificada, comece a fornecer rapidamente a busca semântica sem esforços de treinamento e manutenção de um modelo de machine learning.

  • Já conhece bem vetores de embeddings e de busca?

    Converta dados não estruturados em embeddings vetoriais e busque-os com eficiência usando a busca de vizinho mais próximo aproximado. Combine seus próprios dados específicos de domínio em janelas de contexto para melhorar a relevância dos resultados semelhantes aos humanos dos LLMs.

  • Use seus próprios modelos transformadores

    Use a biblioteca Python do Eland para aproveitar seu próprio modelo de machine learning treinado ou use um modelo de terceiros de um repositório público como o HuggingFace. Escolha entre uma ampla variedade de arquiteturas compatíveis que atendem às suas necessidades.

Elasticsearch Relevance Engine

Elasticsearch - Gerador multifuncional de busca vetorial

Gere embeddings. Armazene, busque e gerencie vetores. Aproveite a busca semântica com o modelo de machine learning Learned Sparse Encoder da Elastic. Faça a ingestão de todos os tipos de dados. Integre com grandes modelos de linguagem em rápida evolução.

  • Classificação híbrida do RRF

    RRF (Reciprocal Rank Fusion) é um método para combinar classificações de documentos de vários sistemas de recuperação. Em um futuro próximo, o RRF oferecerá suporte para a combinação de resultados de modelos vetoriais esparsos como o BM25 e o modelo de recuperação da Elastic, gerando o melhor método de classificação zero-shot da categoria. A classificação híbrida com RRF permite ajustar os resultados da busca de vários recuperadores com menos esforço.

  • Elastic Learned Sparse Encoder

    Nosso novo modelo oferece busca semântica altamente relevante e pronta para uso, sem adaptação de domínio. Está disponível com um clique na configuração de sua aplicação de busca. O Elastic Learned Sparse Encoder expande as consultas com palavras-chave relacionadas e pontuações de relevância, para que sejam facilmente interpretáveis e estejam prontas para uso imediato.

  • Geração aumentada de recuperação

    Forneça aos LLMs informações específicas de negócios usando seus dados privados (não apenas dados treinados publicamente). Use o Elasticsearch para obter janelas de contexto de alta relevância que se baseiam nos seus dados proprietários para melhorar a saída e a relevância do LLM. Acesse a IA generativa com APIs e plugins integrados ao LLM de sua escolha.

  • Banco de dados vetorial

    Tenha uma experiência de busca vetorial completa — não se trata apenas de armazenar e buscar embeddings, você pode criá-los! Capture o significado e o contexto dos seus dados não estruturados, incluindo texto e imagens, com embeddings para recuperação densa. Proteja seus embeddings no nível dos documentos para garantir que os dados estejam em boas mãos.

  • Use seus próprios modelos transformadores

    Use seu próprio modelo transformador proprietário para o Elastic. Ou carregue modelos pré-treinados de repositórios de terceiros, como o hub de modelos da HuggingFace — com suporte para uma variedade de arquiteturas compatíveis, como BERT, BART, ELECTRA e muitas outras.

  • Integrações de dados e bibliotecas de ingestão

    Ferramentas conhecidas como Elastic Agent ou Logstash para indexar seus dados. Uma lista cada vez maior de integrações (como Confluence, S3 ou Google Drive). Conectores de banco de dados nativos (como MySQL, MongoDB). Um rastreador da web para fontes online. Para dados de apps customizados, APIs do Kibana ou crie seu próprio conector com frameworks conhecidos.

Chris Brown, Chief Product Officer, Relativity

“Estou entusiasmado com os benefícios que podemos trazer para os clientes com nossos investimentos para aproveitar o Elasticsearch no RelativityOne. Estamos experimentando o ESRE agora e estamos empolgados com seu potencial para fornecer resultados de busca poderosos e ampliados por IA aos nossos clientes.”

Chris Brown, Diretor de produto, Relativity

Amostras de código

Comece a criar a busca vetorial

Use uma única API para importar um modelo de embedding, gerar embeddings e escrever consultas de busca em escala usando a busca de vizinho mais próximo aproximado.

docker run -it --rm elastic/eland \
eland_import_hub_model \
--cloud-id $CLOUD_ID \
-u <username> -p <password> \
--hub-model-id sentence-transformers/msmarco-MiniLM-L-12-v3 \
--task-type text_embedding \
--start

Frequently asked questions

What is Elasticsearch Relevance Engine?

Elasticsearch Relevance Engine is a set of features that help developers build AI search applications and includes:

  • Industry leading advanced relevance ranking features, including traditional keyword search with BM25, a foundation of relevant, hybrid search for all domains.
  • Full vector database capabilities – including the ability to create embeddings, in addition to storage and retrieval of vectors.
  • Elastic Learned Sparse Encoder – our new machine learning model for semantic search across a range of domains Hybrid ranking (RRF) for pairing vector and textual search capabilities for optimal search relevance across a variety of domains.
  • Support to integrate 3rd-party transformer models such as OpenAI GPT-3 and 4 via APIs
  • A full suite of data ingestion tools such as database connectors, 3rd-party data integrations, web crawler, and APIs to create custom connectors
  • Developer tools to build search applications across all types of data: text, images, time-series, geo, multimedia, and more.

Aprenda mais sobre o uso do ChatGPT no Elasticsearch

Aprofunde-se nos métodos para combinar a relevância de busca do Elasticsearch com as respostas a perguntas do ChatGPT da OpenAI para consultar seus dados privados.

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