SEARCH-APIs UND ENTWICKLER-TOOLS

Das umfangreichste Such-Toolkit für Entwickler

Schnelle, flexible Tools, robuste APIs und die bewährte Effizienz von Elasticsearch ermöglichen es Entwicklungsteams, KI-Suchanwendungen mit Textsuche, Vektorsuche, hybrider Suche, semantischer Suche und weiteren Machine-Learning-Funktionen zu erstellen – ganz nach Ihren genauen Vorgaben.

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Ermöglichen Sie mehrsprachige Relevanz in großem Maßstab, nativ in Elasticsearch. Jina-Einbettungen und Reranking ermöglichen eine hochpräzise, GPU-beschleunigte Inferenz in über 30 Sprachen für Suche, RAG und KI-Agenten.

Erkunden Sie die Jina-Suchmodelle

Die hybride Konversationssuche ist produktionsreif und ermöglicht leistungsstarke RAG- und Konversationssucherlebnisse.

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Erfahren Sie, wie Sie Elasticsearch einfach nutzen können, um fortschrittliche Sucherlebnisse zu erstellen.

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Elasticsearch – die am weitesten verbreitete Vektordatenbank

Kopieren Sie, um es in zwei Minuten lokal auszuprobieren

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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Solide Basis für die Entwicklung beliebiger Sucherlebnisse

Elasticsearch ist wegen seiner Geschwindigkeit, seiner Skalierbarkeit und seiner Relevanz bei Entwicklern, die Suchfunktionen erstellen müssen, seit Jahrzehnten äußerst beliebt.

  • FLEXIBLE INGESTION

    Alle Plattformen. Alle Daten. Überall.

    Indexieren, bereichern und synchronisieren Sie Daten auf Ihre Weise mit Connectors, Open Crawler, API oder JSON-Import.

    Optimale Ingestion

  • ANALYSIEREN. JUSTIEREN. WIEDERHOLEN.

    Echtzeit-Einblicke, verwertbare Erkenntnisse

    Verschaffen Sie sich mit Verhaltensanalysen Einblicke in das Nutzerverhalten, um notwendige Verbesserungen und Anpassungen vorzunehmen.

    Beginnen Sie mit der Analyse

  • Zukunftssichere Suche

    ML- und Vektorsuche-gestützt

    Fügen Sie proprietäre Daten zu LLMs und generativer KI hinzu, um mehr Relevanz und Genauigkeit zu erzielen. Finden Sie ähnliche Daten sofort mithilfe der von Machine Learning unterstützten Vektorsuche.

    Demo-Vektorsuche

  • Semantische Suche

    Mehrsprachige Suche mit Jina AI-Modellen

    Erhalten Sie GPU-beschleunigte mehrsprachige Abfragen und Reranking direkt in Elasticsearch mit nativer Jina AI oder Drittanbietermodellen.

    Weitere Informationen

  • Geodatenbasierte Suche

    Blitzschnelle geodatenbasierte Abfragen

    Mit Elasticsearch speichern und analysieren Sie Geodaten in Höchstgeschwindigkeit. Nutzen Sie Kibana zur Visualisierung, Anomalieerkennung und zur einfachen Lösung standortbezogener Herausforderungen.

    Geodaten freischalten

  • Hybride Suche

    Eine Suchtechnik, die das Beste aus beiden Welten vereint

    Kombinieren Sie die lexikalische Schlüsselwortsuche mit dem kontextuellen Verständnis der semantischen Suche mit Reciprocal Rank Fusion (RRF), um ein einheitliches, überlegenes Angebot an Ergebnissen zu erhalten.

    Verbessern Sie Ihre Suchfähigkeiten

Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG-Workflows mit Elasticsearch optimieren

Erfahren Sie, wie Elastic für RAG-Workflows auf generativer KI basierende Erlebnisse verbessert. Synchronisieren Sie Ihre Daten ganz einfach anhand proprietärer Datenquellen mit Informationen in Echtzeit, um mithilfe von generativer KI die besten und relevantesten Antworten zu erhalten.

ZUSAMMENSETZBARKEIT

Semantische Suche leicht gemacht

Implementieren Sie die semantische Suche innerhalb von Minuten und synchronisieren Sie Echtzeitdaten aus proprietären Quellen, um relevante Ergebnisse zu liefern. Verwenden Sie Jina AI-Modelle auf dem Elastic Inference Service (EIS) oder der Inference API, um ein Modell Ihrer Wahl anzuwenden. Dann verbinden Sie sich mit einem Index mit dem semantic_text Datentyp, synchronisieren und beginnen mit dem Entwickeln.

Retriever

Abstrahieren Sie mit Retrievern

Verwenden Sie Retriever (Standard, kNN, RRF), die jetzt allgemein verfügbar sind (GA), um komplexe Suchvorgänge zu bewältigen. Integrieren Sie sie einfach in Retriever-Trees, um modulare, zusammensetzbare Such-Pipelines zu ermöglichen. Testen Sie verschiedene Abrufstrategien, optimieren Sie die Bewertung, wenden Sie Filter an und optimieren Sie die Leistung unter Beibehaltung der Abwärtskompatibilität mit herkömmlichen Abfragen.

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