AI 支持的相关性
用于生成式 AI 和语义搜索的开发人员工具
创建 AI 搜索应用程序,并通过 Elasticsearch Relevance Engine 与大型语言模型集成。使用业界领先的高级相关性排名功能,如用于混合搜索的 BM25f、原生向量搜索、Elastic 专有的用于跨域语义搜索的 ML 模型,以及使用 RRF 的混合排名等,稳步迈入上下文相关性的新时代。
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ELSER、推理 API
简化模型选择
使用 Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) 作为可靠的起点,加速 RAG 实施。此外,Elastic 的推理 API 简化了代码和多云推理管理。无论您是使用 ELSER 还是来自 OpenAI、Hugging Face、Cohere 或其他来源的嵌入来处理 RAG 工作负载,只需一个 API 调用即可确保管理混合推理部署的代码简洁干净。
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学习如何排名
适用于 RAG 的相关度最高的搜索引擎
重新排序器应用机器学习模型对搜索结果进行微调,根据用户偏好和信号将最相关的结果置于顶部。学习如何排序 (LTR) 是 Elastic 的原生功能,它支持 RAG 用例,将最相关的结果作为上下文提供给 LLM。
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查询规则和同义词 API
优化搜索性能
通过元数据提供可自定义的指令,以便更好地控制搜索结果以响应目标查询。Elasticsearch 中的查询规则可帮助您针对特定用例向最终用户推广高优先级内容。此外,您可以使用同义词管理 API 为网站搜索简化相关词的组织和更新。
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对搜索相关性模型进行微调
Elasticsearch 查询语言支持高级搜索技术(全文、稀疏/密集向量搜索),以及使用倒数排序融合 (RRF) 的混合搜索。将其与筛选、提升和重新评分方法相结合,您可以进一步微调搜索相关性模型,根据您的需求进行定制。
高相关性
发挥 Machine Learning 的力量
无论您是要添加新概念来扩大搜索的影响,还是在寻找提高搜索准确性的新方法,您都可以通过 Machine Learning 来强化搜索和业务见解,从而改进搜索应用程序和客户体验。借助生成式 AI、向量搜索、对自然语言处理 (NLP) 转换器模型的支持和第三方模型管理,提高语义相关性。
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