RELEVÂNCIA
Busca personalizada, relevância incomparável
Com uma poderosa relevância de busca, a Elastic® fornece todas as ferramentas de que você precisa para criar experiências de busca com IA que ajudam os usuários a encontrar exatamente o que precisam. O Elasticsearch Relevance Engine™, o machine learning (ML) de última geração e as ferramentas de ajuste de relevância ajudam você a analisar, otimizar e personalizar ainda mais.
Aprenda sobre métodos de ponta para pesquisa híbrida e estratégias avançadas de reclassificação, como Learning to Rank (LTR) e codificadores cruzados.
Assista ao webinarVeja como é fácil começar a configurar o Elasticsearch Relevance Engine.
Assista ao vídeo de início rápidoVeja uma introdução à caixa de ferramentas de classificação de relevância avançada do Elasticsearch.
Assista ao webinarRELEVÂNCIA ALIMENTADA POR IA
Ferramentas de desenvolvedor para IA generativa e busca semântica
Crie aplicações de busca com IA e integre-as com grandes modelos de linguagem com o Elasticsearch Relevance Engine. Use recursos avançados de classificação de relevância líderes do setor como o BM25F para busca híbrida, busca vetorial nativa, modelo de ML proprietário da Elastic para busca semântica em domínios e classificação híbrida usando RRF para entrar em uma nova era de relevância contextual.
ELSER E API DE INFERÊNCIA
Seleção de modelo facilitada
Acelere suas implementações de geração aumentada por recuperação (RAG) com o Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) como um ponto de partida confiável. Além disso, a API de inferência da Elastic simplifica o código e o gerenciamento de inferência em várias nuvens. Quer você use o ELSER ou embeddings da OpenAI, Hugging Face, Cohere ou outros para cargas de trabalho de RAG, uma única chamada de API garante um código limpo para gerenciar a implantação de inferência híbrida.
Reranking
O mecanismo de busca mais relevante para RAG
Os reclassificadores aplicam modelos de machine learning para ajustar os resultados da busca e trazer os resultados mais relevantes para o topo com base nas preferências do usuário e nos sinais. O Elasticsearch suporta várias técnicas de classificação e reclassificação. O reranking semântico usa machine learning para melhorar a relevância do resultado com base na similaridade da consulta. O Learning to Rank (LTR) permite que usuários avançados criem funções de classificação personalizadas para atender às suas necessidades.
REGRAS DE CONSULTA E API DE SINÔNIMOS
Otimize o desempenho da busca
Forneça instruções customizáveis por meio de metadados para obter mais controle dos resultados da busca em resposta a consultas direcionadas. As regras de consulta no Elasticsearch ajudam a promover conteúdo de alta prioridade para usuários finais em casos de uso específicos. Simplifique a organização e a atualização de palavras relacionadas para buscas em sites usando a API de gerenciamento de sinônimos.
Ajuste seu modelo de relevância de busca
A linguagem de consulta do Elasticsearch oferece suporte para técnicas avançadas de busca (busca de texto completo, busca vetorial esparsa/densa), além de busca híbrida usando Reciprocal Rank Fusion (RRF). Combine isso com métodos para filtragem, otimização e nova pontuação, e você poderá ajustar ainda mais seu modelo de relevância de busca, customizando-o de acordo com suas necessidades.
HIPER-RELEVÂNCIA
Aproveite o poder do machine learning
Independentemente de você estar adicionando novos conceitos para ampliar o impacto ou procurando novas maneiras de melhorar a precisão da busca, o machine learning pode ampliar os insights de negócios para aprimorar suas aplicações de busca e a experiência do cliente. Melhore a relevância semântica com IA generativa, busca vetorial, suporte para modelos transformadores de PLN e gerenciamento de modelos de terceiros.
