由 Elastic 向量数据库驱动的智能体搜索

Lily Adler

团队领导，生成式 AI 搜索专家

Elastic

Peter Steenbergen

GenAI 搜索专家

Elastic

随着 AI 应用从助手演变为复杂的智能体系统，一个事实日益清晰：上下文即是一切。因此，作为上下文工程平台和领先的向量数据库，Elastic 正位于现代智能体搜索的核心。

本次网络研讨会将探讨 Elastic 向量搜索的工作原理、如何与关键词搜索及混合搜索相结合，以及为何它是构建处理非结构化数据的 AI 智能体与应用的基础。您将看到我们的嵌入模型、重排序器和搜索创新如何实现语义匹配、相似性搜索和大规模混合查询。

本次分享面向致力于构建下一代 AI 智能体与应用的开发人员、数据工程师和架构师。

亮点

• 向量搜索的真正工作原理：分块、嵌入、语义文本搜索、混合查询、重排序，以及如何整合稠密向量和稀疏向量
• AI 智能体与应用的现实用例： 语义匹配、文档理解、推荐和会话记忆
• 如何实现企业级就绪：支持十亿以上向量规模、混合搜索、多模态数据支持，以及超越单点解决方案 VDB 的内置分析功能
• Elastic 作为上下文工程平台和向量数据库：为何 Elastic 是全面的向量数据库，以及它如何支撑智能体搜索

其他资源

• 请在 GitHub 存储库查看研讨会的源代码和材料
• 使用 AI Playground 测试最新的 AI 搜索功能
• 部署最广泛的开源向量数据库