Suche und KI
Elasticsearch ermöglicht E-Commerce-Entdeckung, Kundensupport, Enterprise Search, KI-Agenten im großen Maßstab, Context Engineering und mehr.
Eine Suchdatenbank hinter jedem Erlebnis
KI basiert auf der Suche und Elastic ist genau dafür ausgelegt. Ganz gleich, ob Sie Produkterkennung liefern, Support-Tickets abfangen oder Agenten eine Basis geben: Sie erhalten eine einheitliche Plattform mit Vektorspeicher, Keyword-Engine, Abfrage-Engine und Berechtigungsebene – alles bereits integriert.
Agentische KI
Erstellen Sie in wenigen Minuten zuverlässige Agenten, basierend auf vollständigem und aktuellem Kontext, synchronisiert aus beliebigen Unternehmensquellen.
E-Commerce-Suche
Verwandeln Sie Besucher in Käufer, mit einem Relevanz-Stack, den Sie von Retrieval bis Reranking kontrollieren, bei einer Skalierung von über 200 Mio. SKUs.
Suche im Kundensupport
Fangen Sie Tickets ab und fördern Sie den Self-Service mit semantischer Suche für den Support und interne Teams, gesichert mit RBAC und Kontrollen auf Dokumentenebene.
Vektordatenbank
Bereitstellung in wenigen Minuten und kostengünstige Skalierung auf Hunderte Milliarden. Speichern Sie dichte und dünnbesetzte Vektoren mit hybridem Abruf, der für Sie übernommen wird, einschließlich optimierter Standardeinstellungen, Jina AI- und nativer Modelle sowie verwalteter GPU-Inferenz.
Website- und Anwendungssuche
Bieten Sie relevante Suchergebnisse über alle Ihre Inhalte hinweg, von Wissensdatenbanken und Marktplätzen bis hin zu Jobbörsen und Medien.
Geodatenbasierte Suche
Verwandeln Sie den Standort in Einblicke. Führen Sie schnelle Geodatenabfragen mit räumlichem Indexieren, Entfernungssortierung und Bereichsfiltern aus.
In Minutenschnelle loslegen
Ihre App oder Ihr Agent, in Echtzeit bereitgestellt und produktionsbereit
Ingestieren und Indizieren beliebiger Daten über die API
Richten Sie beliebige Quellen auf den Endpoint aus und indexieren Sie Text, Bilder, Audio, Video oder PDFs. Ein semantic_text-Feld generiert beim Ingest mit Jina AI-Modellen auf verwalteten GPUs automatisch Einbettungen, ohne dass eine separate Pipeline erstellt werden muss.
Abrufen mit Hybridsuche
Eine Abfrage kombiniert lexikalische und semantische Ergebnisse über Modalitäten hinweg in einem einzelnen Index. Fügen Sie Filter, Aggregationen und Sicherheit auf Dokumentenebene im selben Aufruf hinzu.
Erstellen und liefern Sie Agenten
Stellen Sie mit Elastic Agent Builder einen Agenten für Ihre Daten bereit. Verpacken Sie Abfragen als wiederverwendbare ES|QL-Tools, behalten Sie den Speicher über mehrere Interaktionen hinweg bei und verbinden Sie externe Clients über MCP und A2A.
Suche, die in der Produktion überzeugt
Von E-Commerce im großen Maßstab bis hin zu KI-Agenten: Erfahren Sie, was Teams aufgebaut haben und welche Ergebnisse damit erzielt wurden.
„Elastic ist der ideale KI-Partner für unser Unternehmen. Es stellt sicher, dass die anfängliche semantische Suche äußerst präzise und effizient ist, sodass wir die Leistung nachfolgender Integrationen mit großen Sprachmodellen optimieren können.“
„Elastic ist der ideale KI-Partner für unser Unternehmen. Es stellt sicher, dass die anfängliche semantische Suche äußerst präzise und effizient ist, sodass wir die Leistung nachfolgender Integrationen mit großen Sprachmodellen optimieren können.“
Steve Hafif, CEO
500 Mio.
Durchsuchte technische Datenpunkte
30 %
Vierteljährliches Kundenwachstum
Elastic ist in den Bereichen Suche und KI anerkannt
Unabhängige Analysten bewerten Elastic anhand der Aspekte, die für Käufer von Such- und KI-Lösungen wichtig sind: Relevanz, Skalierbarkeit und Flexibilität in der Bereitstellung.
Beteiligen Sie sich an der Diskussion!
Machen Sie sich mit offenen Repositorys, Community-Foren und Entwickleranleitungen vertraut – alles, was Sie brauchen, um mit Elasticsearch zu entwickeln.
Häufig gestellte Fragen
Ist Elasticsearch Open Source?
Ja, Elasticsearch und Kibana sind Open Source unter der AGPL-Lizenz. Basierend auf Apache Lucene unterstützen wir Open-Source-Projekte wie OpenTelemetry, Logstash und Beats. Dies fördert eine Community der Innovation und Zusammenarbeit und stellt sicher, dass sich Elasticsearch weiterhin auf neue und spannende Weise weiterentwickelt. Die AGPL-Lizenz bekräftigt unsere Open-Source-Prinzipien und gewährleistet Sicherheit, Erweiterbarkeit und von der Community vorangetriebenen Fortschritt.
Kann Elasticsearch Enterprise Search über mehrere Datenquellen hinweg unterstützen?
Ja. Elasticsearch verbindet sich mit Ihren Datenquellen, Datenbanken, SaaS-Apps, Cloud-Speichern und benutzerdefinierten Systemen und führt alles in einem einzigen Index zusammen, den Sie mit einer einzigen Abfrage durchsuchen können. Eine Bibliothek vorgefertigter Connectors, ein offener Web-Crawler und Ingest-APIs sorgen dafür, dass Daten importiert und synchron gehalten werden.
Sobald Ihre Daten erfasst sind, teilen sich alle Quellen dasselbe Relevanzmodell und dasselbe Sicherheitsmodell. Das bedeutet hybride, lexikalische und semantische Suche über all Ihre Inhalte hinweg auf einmal – mit Berechtigungen auf Dokumentebene, sodass jeder Benutzer nur das sieht, wozu er berechtigt ist. Ein Index, eine Abfrage, einheitliche Kontrollmechanismen und kein Zusammenfügen separater Systeme pro Quelle.
Unterstützt Elasticsearch Sicherheit auf Dokumentenebene und Zugriffskontrolle?
Ja. Die rollenbasierte Zugriffssteuerung (Role-based access control, RBAC) regelt, was Nutzer und Anwendungen tun können, und Sie können diese um Sicherheit auf Dokumentenebene und Sicherheit auf Feldebene ergänzen: Die Sicherheit auf Feldebene schränkt ein, welche Felder ein Nutzer lesen kann, und die Sicherheit auf Dokumentenebene schränkt ein, welche Dokumente er lesen kann. Eine Rolle kann beides auf Pro-Index-Basis definieren, und die Sicherheit auf Dokumentenebene funktioniert durch das Anhängen einer Abfrage an eine Rolle, sodass Berechtigungen zur Suchzeit gelten und die Ergebnisse stets die Autorisierung des jeweiligen Nutzers berücksichtigen.
Ist Elastic eine Vektordatenbank?
Elasticsearch ist die weltweit am weitesten verbreitete Vektordatenbank. Sie speichert und durchsucht dichte und spärliche Einbettungen und unterstützt Filterung, Komprimierung und semantische Suche von Haus aus. Außerdem bietet sie Elasticsearch Vector Database, ein serverloses Angebot, das speziell für Vektor-Workloads optimiert ist und bei dem das Tuning auf Expertenniveau standardmäßig voreingestellt ist.
Doch Elastic geht über einen reinen Vektorspeicher hinaus. Es kombiniert Vektor- und Stichwortsuche in einer einzigen Abfrage zum Hybrid-Retrieval – mit der Filterung, Sicherheit und Skalierbarkeit einer vollständigen Suchplattform. So können Sie Elastic entweder rein als Vektordatenbank oder als Retrieval-Schicht hinter semantischer Suche, RAG und KI-Agenten verwenden – auf einem System, ohne dass ein eigenständiger Vektorspeicher mit allem anderen verbunden werden muss.
Wie ermöglicht Elasticsearch Context Engineering?
Elasticsearch ist auf Relevanz im großen Maßstab ausgelegt, was die Grundlage für Context Engineering bildet. Es vereint Vektor-, Stichwort- und strukturierte Suche mit Analytik, Inferenz und Beobachtbarkeit in einer einzigen Plattform. Das erleichtert es Entwicklern, strukturierte und unstrukturierte Geschäftsdaten präzise zu speichern, abzurufen und zu bewerten, sodass Agenten immer den richtigen Kontext erhalten.
Mit Agent Builder geht Elasticsearch noch einen Schritt weiter, indem Chat, Abruf, Tool-Erstellung und Orchestrierung direkt in die Plattform integriert werden. Entwickler können kontextgesteuerte Agenten in wenigen Minuten mit eigenen Daten, Modellen und Tools erstellen, testen und skalieren, unterstützt durch die Relevanz, Sicherheit und Performance von Elasticsearch.
Benötige ich für die Stichwort-, semantische und hybride Suche separate Produkte?
Nein. Elasticsearch vereint alle drei auf einer Plattform. Die Stichwortsuche (lexikalische Suche), die semantische (Vektor-)Suche und die Hybridsuche, die beides kombiniert, laufen auf derselben Engine, demselben Index und mit derselben Abfragesprache – ganz ohne separate Produkte, die gekauft oder zusammengefügt werden müssen. Eine einzelne hybride Abfrage kann Stichwort- und semantische Ergebnisse zusammenführen und sie mittels Reciprocal Rank Fusion gemeinsam einstufen.
Kann ich Elastic selbst hosten oder in meiner eigenen Infrastruktur bereitstellen?
Ja. Elasticsearch wird dort ausgeführt, wo Sie es benötigen: vollständig selbstverwaltet in Ihrer eigenen Infrastruktur, auf Elastic Cloud (gehostet) oder als vollständig verwaltetes serverloses Angebot. Sie können auch On-Prem oder in luftdichten Netzwerken bereitstellen und so Ihre Daten an Ort und Stelle belassen, um Ihre Architektur- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen, ohne Ihren Stack zu fragmentieren.
Wie unterstützt Elastic generative KI und RAG?
Elasticsearch ist der am tiefsten integrierte Open Stack, der einen skalierbaren verteilten Datenspeicher, eine Vektordatenbank, Hybridsuche, Jina AI-Modelle und einen Agent Builder vereint. Es vereinfacht die Entwicklung erstklassiger Such- und KI-Anwendungen, die vertrauenswürdige Antworten in großem Maßstab liefern – unabhängig davon, wo sich die Daten befinden. Seine offene, erweiterbare Architektur gibt Entwicklern die volle Kontrolle über den gesamten Entwicklungslebenszyklus, einschließlich Daten, Design, Modellen, Sicherheit und Deployment. Elasticsearch führt strukturierte und unstrukturierte Daten zusammen mit Vektoren in einer einzigen, latenzarmen und effizienten Abfrage-Engine sowie Jina AI-Modellen zusammen, um eine präzise hybride Relevanz für Ergebnisse zu liefern, die der tatsächlichen Absicht der Benutzer entsprechen. Elasticsearch wurde für den Produktivbetrieb entwickelt, skaliert planbar mit Leistung nahezu in Echtzeit sowie kosteneffizient lokal oder in der Cloud und unterstützt selbst die anspruchsvollsten Workloads.
Wie unterstützt Elastic E-Commerce-Anwendungsfälle?
Elasticsearch hilft Käufern, Produkte nach ihrer Bedeutung zu finden, sodass eine Suche nach „warme Winterjacke“ selbst ohne diese exakten Begriffe relevante Ergebnisse liefert. Elasticsearch kombiniert Vektor- und Stichwortsuche mit Personalisierung, Abfrageregeln, Synonymen und Filterung über strukturierte und unstrukturierte Produktdaten hinweg und verbessert so Produktentdeckung, Ranking und Conversion bei der Geschwindigkeit und Skalierung, die das Traffic-Aufkommen im Einzelhandel erfordert.