RELEVANZ
Personalisierte Suche, einzigartige Relevanz
Mit leistungsfähiger Suchrelevanz bietet Elastic alle Tools, die Sie benötigen, um KI-gestützte Sucherlebnisse zu entwickeln, mit denen die Nutzer genau das finden, was sie brauchen.
Lernen Sie modernste Methoden für die Hybridsuche und fortgeschrittene Reranking-Strategien wie Learning to Rank (LTR) und Cross-Encoder kennen.
Webinar ansehenSehen Sie selbst, wie einfach es ist, mit der Einrichtung von Elasticsearch zu beginnen.
„Quick Start“-Video ansehenJina-Einbettungen und Reranking ermöglichen eine hochpräzise, GPU-beschleunigte Inferenz in über 30 Sprachen für Suche, RAG und KI-Agenten.
Erkunden Sie die Jina-SuchmodelleKI-GESTÜTZTE RELEVANZ
Entwicklungstools für generative KI und semantische Suche
Nutzen Sie branchenführende Ranking-Funktionen mit erweiterter Relevanz wie BM25F für die lexikalische Suche, die native semantische Suche mit Jina AI-Modellen und die hybride Suche unter Verwendung von Reciprocal Rank Fusion (RRF), um eine neue Ära der kontextuellen Relevanz einzuläuten.
ELASTIC INFERENCE SERVICE
Schnelle, skalierbare Inferenz für KI-Workflows
Führen Sie GPU-beschleunigte Inferenz nativ in Elasticsearch mit dem Elastic Inference Service (EIS) aus, um schnelle, mehrsprachige Jina-AI-Einbettungen und Reranking auf verwalteten GPUs sowie einen erweiterten Katalog einsatzbereiter Drittanbietermodelle für reale Agenten-Workflows zu liefern.
Reranking
Die relevanteste Suchmaschine für RAG
Beim Reranking werden Machine Learning-Modelle verwendet, um Ihre Suchergebnisse zu justieren und basierend auf Nutzerpräferenzen und -signalen die jeweils relevantesten Ergebnisse zu liefern. Jina-Reranker ermöglichen ein schnelles, mehrsprachiges Reranking direkt in Elasticsearch für RAG und agentische Workflows ohne zusätzliche Infrastruktur.
ABFRAGEREGELN UND SYNONYMVERWALTUNGS-API
Optimierung der Search-Performance
Stellen Sie mithilfe von Metadaten individuell anpassbare Anweisungen für die zusätzliche Einflussnahme auf die Ergebnisse zielgerichteter Abfragen zur Verfügung. Abfrageregeln in Elasticsearch helfen dabei, den Endnutzern bei spezifischen Anwendungsfällen Inhalte mit hoher Priorität zu präsentieren. Vereinfachen Sie die Organisation und Aktualisierung verwandter Wörter für Website-Suchen mithilfe der Synonymverwaltungs-API.
Feinjustierung für Ihr Suchrelevanzmodell
Die Elasticsearch-Abfragesprache unterstützt fortgeschrittene Suchtechniken (Volltext, Sparse/Dense Vector Search) sowie die hybride Suche mit Reciprocal Rank Fusion (RRF) oder Jina AI Reranking-Modellen. Kombiniert mit Filter-, Boosting- und Rescoring-Methoden können Sie Ihr Suchrelevanzmodell weiter individuell an Ihre Anforderungen anpassen.
HYPERRELEVANTE ERGEBNISSE
Nutzung des Machine-Learning-Potenzials
Ob Sie neue Konzepte hinzufügen, um Ihr Sucherlebnis zu optimieren, oder neue Wege suchen, um die Genauigkeit zu verbessern – mit Machine Learning können Sie Suchergebnisse um wichtige Informationen ergänzen und Ihre Suchanwendungen und Ihr Kundenerlebnis aufwerten. Verbessern Sie die semantische Relevanz mit generativer KI, Vektorsuche, Unterstützung für NLP-Transformationsmodelle und Verwaltungsfunktionen für externe Modelle.
