面向 AI 智能体的上下文工程，使其始终能够明确执行任务

使用 Elasticsearch（一个开放、统一的上下文工程和智能体 AI 平台）将非结构化业务数据转化为 LLM 的可信上下文。

开始免费试用

上下文工程的核心能力

构建可靠的 AI 始于上下文。

上下文工程将数据、检索、工具和记忆连接起来，这些是使模型能够从正确的信息中学习、推理并行动的关键组成部分。

  • 连接正确的数据

    所有跨系统与多格式连接的数据，都有助于推理模型将分散信息转化为可用的上下文。

  • 获取最关键的信息

    与人类的短期记忆一样，模型的上下文是有限的。智能检索提供及时的上下文，使每次决策都更具相关性。

  • 结构化理解与工具支持

    清晰的结构和标准化的工具帮助智能体理解上下文，形成准确的结论并有目的地采取行动。

  • 自适应记忆与工作流

    记忆和工作流将历史上下文连接到未来动作，使决策更加一致且有依据。

Elastic 优势：为您的智能体提供合适的信息、工具和防护措施

  • 一个数据存储即可处理复杂、杂乱的企业数据

    数据类型越丰富，上下文就越充实。将工单、日志、文档、反馈等非结构化企业数据统一到一个数据存储中，通过高效列式存储提供实时检索与可信上下文。

    Elasticsearch 向量数据库

  • 上下文工程的最佳相关性引擎

    通过混合搜索、语义重排序和内置 GPU 推理，结合原生 Jina AI 及第三方模型，实现卓越的相关性。Elasticsearch 为您提供解释意图、按权限过滤和对相关上下文进行排序的工具，以便智能体检索真正重要的内容。

    什么是上下文工程？

  • Agent Builder：数据与决策的交汇点

    将行动和控制带到您的上下文层。使用 ES|QL 创建自定义工具，安全地与您的数据聊天，并集成外部智能体。Agent Builder 将您的提示、数据和工作流连接起来，让您能在数分钟内部署上下文驱动的智能体。

    了解更多关于 Agent Builder 的信息

  • 安全构建。全面测量。

    提供相关上下文，贯穿从数据存储、检索到工具暴露的每一层。内置遥测、控制和防护措施，确保智能体在生产环境中安全运行并保持准确性。在本地部署或在完全隔离的网络中部署，确保敏感数据永远不会离开您的环境。

    探索 LLM 可观测性

所有数据。单一平台，建立上下文。

使用 Elasticsearch 构建上下文。添加精准搜索，或构建完整的对话式 AI 技术栈。可从任意环节开始，使用默认值和扩展选择，从简单的 Q&A 到复杂的智能体工作流，塑造您的相关性之旅。在云端、本地或完全隔离的环境中部署 — 您的上下文层在数据所在之处运行。

上下文工程启动平台

为您的数据生命周期提供强大的 API。索引、搜索、筛选、应用基于角色的访问控制（RBAC）——针对文本、嵌入、地理、时间序列或元数据。

POST /_ingest/pipeline
{
  "description": "Clean and enrich documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "source",
        "value": "access_logs_prod"
      }
    },
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
        ]
      }
    }
  ]
}

组合并管理您的智能体

只需一小段代码即可创建并扩展工具、代理和聊天界面。

POST /api/agent_builder/tools
{
  "id": "find_client_exposure_to_negative_news",
  "type": "esql",
  "description": "Finds client portfolio exposure to negative news",
  "configuration": { "query": "ES|QL query here" },
  "params": { "time_duration": { "type": "keyword" } }
}

同类最佳？内置

首先在 Elastic Inference Service (EIS) 上使用 Jina AI 模型。或者，通过跨 AI 生态系统的原生集成，接入您已经在使用的模型。

A four-column ecosystem diagram displaying the logos of leading AI and machine learning partners across Model Providers, Platform Providers, MLOps and orchestration tools, and Open Standard API clients. The visual shows Elastic connecting natively to the full AI stack to enhance search and power intelligent applications.

调优您的相关性之旅

Elasticsearch 让您在各个层面都能掌控相关性——从精确搜索到完整的对话式 AI 技术栈。

在 Elasticsearch Labs 的博客中探索完整的调优之旅。

  • 从相关性开始

    存储结构化和非结构化数据。使用混合搜索从各个来源检索准确、有意义的上下文。

  • 构建您的上下文

    使用 Jina AI 模型，结合混合检索和重新排序器，为您的智能体提供精准、特定领域的上下文。

  • 编排您的智能体

    使用 Agent Builder 连接工具、定义工作流，并创建可靠的、上下文驱动的智能体，这些智能体可以根据您的数据进行推理和采取行动。

常见问题

为什么上下文对 AI 和智能体很重要？

智能体难以在不同工作流中长期维护上下文、状态和记忆。随着时间的推移，上下文使智能体能够持续保持连贯性、觉察能力与一致性。如果没有上下文，即使是强大的模型也会失去关键线索，导致遗漏、幻觉或误解。上下文工程确保每次响应都基于准确、相关且及时的信息。

Elasticsearch 如何实现上下文工程？

Elasticsearch 专为大规模相关性而构建，这是上下文工程的基础。它将向量搜索、关键词搜索和结构化搜索与分析、推理和可观测性整合到一个平台中。这使开发人员能够轻松存储、检索并精准排序结构化和非结构化业务数据，从而确保智能体始终获得正确的上下文。

借助 Agent Builder，Elasticsearch 更进一步，将聊天、检索、工具创建和编排直接引入平台。开发人员可利用自己的数据、模型和工具，在几分钟内构建、测试并扩展上下文驱动型智能体，且全程由 Elasticsearch 的相关性、安全性和性能提供支持。

我可以使用自己的模型或框架吗？

可以。通过开放推理 API 以及与 LangChain、LlamaIndex 和模型上下文协议 (MCP) 的集成，您可以直接在 Elasticsearch 上引入自有模型并扩展 Agent Builder 工作流。

我可以在本地部署或隔离环境中进行上下文工程吗？

是的。Elasticsearch 支持完全本地部署的主权云和隔离式部署，无需外部连接。国防、政府、金融服务和医疗保健领域的组织可以完全在自己的基础架构内构建完整的上下文工程管道，包括混合检索、语义重排、代理工作流和 RBAC。使用 Elastic Cloud Enterprise(ECE)，利用 Elastic 用于运行 Elastic Cloud 的相同工具，大规模编排本地部署的 Elasticsearch 集群。