向量搜索为下一代搜索体验提供助力
向量搜索为实现文本的语义搜索或者图像、视频或音频的相似度搜索提供了基础。通过依靠机器学习对数据进行编码来检索数据的相关上下文，并应用生成式 AI 来创造更多仿人体验。
AI Playground
原型开发中
使用自己的数据尝试尖端 AI 搜索功能。轻松测试并交换模型。了解如何使用 OpenAI、Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 LLM 在所选平台上构建 RAG 系统。
自然语言处理
轻松使用 NLP
现代自然语言处理 (NLP) 可以丰富您的搜索体验。使用向量搜索检索可配置的相关文档子集。在第二步中，使用问答转换器识别回答特定问题的段落，提取命名实体 (NER)，或通过应用情感分析确定情感内容。
生成式 AI
转换搜索体验
利用大型语言模型 (LLM) 处理来自组织私有数据（不仅仅是公开训练的数据）的特定于业务的信息。使用 Elasticsearch 搜索高相关性上下文窗口，利用您的专有数据来改善大型语言模型输出，并以安全、简洁、可操作和对话式的体验交付信息。
行业应用
向量搜索在各行业的使用情况
提供创新的用户体验，自动化流程，加速根本原因分析，并利用学到的向量表示和大型语言模型获得见解。
客户聚焦
我们的客户从中获益
Elastic 的向量搜索让您可以负责任地实现大规模、企业级的下一代 ML/AI 驱动型搜索体验。看看我们的客户如何使用向量搜索来实现他们的业务成果！
关于教育内容的语义搜索
“通过 Elastic 搜索中的向量搜索，我们可以更好地了解用户意图，并返回根据他们的行业、组织和角色量身定制的课程。”
Jon Ducrou，Go1 工程部高级副总裁
快速搜索多媒体资产
“Elastic 处理采集数据的功能非常有价值，它可以自动为我们的 AI 系统做好准备。我们还可以使用向量和嵌入特征作为机器学习操作的构建块。”
《财富》500 强多媒体和创意软件公司工程部总监
合法的电子发现搜索
“我很高兴可以让客户享受到我们在 RelativityOne 中投资利用 Elasticsearch 所带来的多种益处。我们致力于为客户提供强大的、AI 增强的搜索结果；我们对这方面的潜力感到兴奋不已。”
Chris Brown，Relativity 首席产品官
精简客户服务
“这种主动服务模式通过及时处理未使用的服务和合同，在成本累积前为客户节省了开支。”
Hiral Shah，DocuSign 产品总监