IBM arbeitet gemeinsam mit Elasticsearch an der Bereitstellung der dialogorientierten Suche mit watsonx Assistant

Um die Anforderungen der Kunden an Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Präzision zu erfüllen, arbeitet IBM gemeinsam mit Elasticsearch an der Bereitstellung von RAG-Funktionen (Retrieval-Augmented Generation), die nahtlos in die neue dialogorientierte Suchfunktion des IBM watsonx Assistant integriert werden können. Kunden, die IBM watsonx Assistant und watsonx Orchestrate nutzen, können nun auf der Grundlage ihrer Unternehmensdaten dialogorientierte KI-Assistenten mit umfassenden Suchfunktionen mittels RAG erstellen.

Durch die Integration von watsonx Discovery – einer vorkonfigurierten Lösung von IBM auf Basis von Elasticsearch – mit der dialogorientierten Suche erhalten Unternehmen die Möglichkeit, ihre eigenen Dokumentationen mit Large Language Models (LLMs) wie IBM Granite zu kombinieren. Diese Kombination bietet den Nutzern durch den Geschäftskontext angereicherte Chat-Erlebnisse.

IBM suchte nach einer leistungsstarken Vektordatenbanklösung zur Speicherung von Text-, Bild- und Videoeinbettungen für seine Kunden. Die Elasticsearch-Vektordatenbank unterstützt nicht nur all diese Datenformate, sondern bietet auch eine Vielzahl von Integrationen zur Einbindung von Daten aus verschiedenen Unternehmensdatenquellen, einschließlich Drittanbieterquellen. Die Suche über unterschiedliche Datentypen hinweg kann zudem eine sichere und native Hybrid-Suche nutzen, um die relevantesten Kombinationen aus Text-, Vektor- und Geodaten-Ergebnissen zu ermitteln, einschließlich Filterung, Aggregationen und Sicherheit auf Dokumentebene.

Entwickler können nun die Vektorsuche und die semantische Suche implementieren, einschließlich der Suche mit K-Nearest Neighbors (kNN) und Approximate Nearest Neighbor (ANN), mit flexibler Multi-Cloud-Modellverwaltung für beliebte Modelle der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und offenen Inferenz-API von Elastic. Elasticsearch enthält außerdem ELSER, ein vorkonfiguriertes Sparse-Encoder-Modell für die semantische Suche, sowie Zugriff auf Reranking-Modelle zur Verbesserung der Suchergebnisse. Diese Funktionen können nahtlos mit den Foundation Models von IBM (wie Slate und Granite) genutzt werden, die in IBM watsonx.ai verfügbar sind.

Elasticsearch ist die weltweit am häufigsten heruntergeladene Vektordatenbank und unser Team investiert ständig in seine Fähigkeiten, um Leistung und Skalierbarkeit weiter zu verbessern. In jüngster Zeit haben Optimierungen und Innovationen wie das Hinzufügen der Skalarquantisierung und andere Leistungsverbesserungen zu einer bis zu 8- bis 32-fachen Effizienzsteigerung für Entwickler geführt, die KI-fähige Apps entwickeln.

Kunden können ab heute die neue dialogorientierte Suchfunktion von IBM watsonx Assistant und IBM Watsonx Discovery nutzen.

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