Halten Sie Ihre Agenten mit Elasticsearch auf dem Laufenden

Verwandeln Sie unstrukturierte Geschäftsdaten in einen vertrauenswürdigen Kontext für Ihre LLMs mit Elasticsearch, der offenen, einheitlichen Platform für Kontextentwicklung und agentenbasierte KI.

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Die Kernfähigkeiten des Kontext-Engineerings

Der Aufbau zuverlässiger KI beginnt mit dem Kontext.

Context Engineering verbindet Daten, Abfragen, Tools und Speicher – die wesentlichen Komponenten, die es Modellen ermöglichen, aus den richtigen Informationen zu lernen, zu schlussfolgern und zu handeln.

Was ist Context Engineering?

Die richtigen Daten verbinden
Alle Daten, die system- und formatübergreifend miteinander verbunden sind, unterstützen Reasoning-Modelle dabei, verstreute Informationen in einen sinnvollen Kontext zu bringen.
Das Wesentliche abrufen
Ähnlich wie das Kurzzeitgedächtnis des Menschen ist auch der Kontext eines Modells begrenzt. Intelligentes Abrufen sorgt für einen zeitnahen Kontext, sodass jede Entscheidung relevant bleibt.
Strukturiertes Verständnis und Werkzeuge
Eine klare Struktur und standardisierte Tools helfen Agenten, den Kontext zu interpretieren, genaue Schlussfolgerungen zu ziehen und zielgerichtet zu handeln.
Adaptives Gedächtnis und Workflows
Speicher und Workflows verknüpfen vergangene Zusammenhänge mit zukünftigen Aktionen und ermöglichen so kohärente, fundierte Entscheidungen.

Der Vorteil von Elastic: Stellen Sie Ihren Agenten die richtigen Informationen, Tools und Orientierungshilfen zur Verfügung.

Ein Datenspeicher für unübersichtliche Unternehmensdaten
Je größer die Vielfalt der Daten, desto umfangreicher Ihr Kontext. Vereinheitlichen Sie unstrukturierte Unternehmensdaten wie Tickets, Logs, Dokumente und Feedback in einem Datenspeicher mit effizienter spaltenorientierter Speicherung, die Abrufe in Echtzeit und einen zuverlässigen Kontext für KI ermöglicht.
Elasticsearch-Vektordatenbank
Die beste Relevanz-Engine für Kontext-Engineering
Erzielen Sie hohe Relevanz mit Hybridsuche, semantischem Reranking und integrierter Inferenz. Elasticsearch bietet Ihnen die erforderlichen Tools, um Absichten zu interpretieren, nach Berechtigungen zu filtern und relevante Kontexte zu bewerten, damit Agenten die wirklich relevanten Informationen abrufen können.
Was ist Context Engineering?
Agent Builder: Wo Daten auf Entscheidungen treffen
Bringen Sie Aktion und Kontrolle auf Ihre Kontextebene. Erstellen Sie individuelle Tools mit ES|QL, kommunizieren Sie sicher mit Ihren Daten und integrieren Sie externe Agenten. Agent Builder verbindet Ihre Eingaben, Daten und Workflows, sodass Sie innerhalb von Minuten kontextbezogene Agenten versenden können.
Informationen zum Agent Builder
Sicher erstellen. Alles messen.
Die Bereitstellung relevanter Kontexte erstreckt sich über alle Ebenen, vom Datenspeicher und der -abfrage bis zur Darstellung durch Tools. Mit integrierter Telemetrie, Kontrolle und Leitplanken können Sie Agenten erstellen, die in der Produktion sicher agieren und präzise bleiben.
LLM-Beobachtbarkeit erkunden

Alle Ihre Daten. Eine Plattform für den Kontext.

Gestalten Sie Ihren Kontext mit Elasticsearch. Fügen Sie eine präzise Suche hinzu oder erstellen Sie den vollständigen dialogorientierten KI-Stack. Beginnen Sie an beliebiger Stelle mit Standardeinstellungen und Skalierungsoptionen und gestalten Sie Ihren Relevanzprozess von einfachen Fragen und Antworten bis hin zu komplexen agentenbasierten Workflows.

Launchpad für Context Engineering

Robuste APIs für den Lebenszyklus Ihrer Daten. Indexieren, suchen, filtern, RBAC anwenden — auf Text, Embeddings, Geo, Zeitreihen oder Metadaten

Datenaufnahme und -vorbereitung

Definieren Sie eine Ingest-Pipeline, um Dokumente zu bereinigen, zu kennzeichnen und zu normalisieren, sodass die Herkunft klar ist und die Felder auswertbar sind.

POST /_ingest/pipeline
{
  "description": "Clean and enrich documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "source",
        "value": "access_logs_prod"
      }
    },
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
        ]
      }
    }
  ]
}

Inferenz ausführen

Führen Sie Einbettungen auf dem Elastic Inference Service (EIS) aus – GPU-gestützt, konfigurationsfrei und für Elasticsearch entwickelt.

POST _inference/chat_completion/.rainbow-sprinkles-elastic/_stream
{
  "messages": [
      {
          "role": "user",
          "content": "What is Context Engineering?"
      }
  ]
}

Abrufen und neu einordnen
Führen Sie eine hybride Abfrage aus, die kNN-Vektoren mit lexikalischem Suchen kombiniert, und bewerten Sie diese anschließend mit einem Reranker neu, um eine Relevanz auf Produktionsniveau zu erzielen. Fügen Sie bei Bedarf Filter, Geodaten oder Graphen hinzu, ohne das Muster zu verändern.
Verwenden Sie EIS für Elastic Rerank, um auf unsere einfache Standardeinstellung für das Reranking zuzugreifen, oder verwenden Sie ein Modell Ihrer Wahl.
POST /my-index/_search { "query": { "hybrid": { "queries": [ { "knn": { "vector": [ ... ] } }, { "match": { "text": "hotel gym reviews" } } ] } }, "rescore": { "window_size": 100, "query": { "rescore_query": { "semantic_rerank": { "model_id": "reranker" } } } } }

Sichern und verwalten

Weisen Sie die granulare, rollenbasierte Zugriffssteuerung mit Sicherheit auf Dokument- und Feldebene zur Abdeckung aller gängigen Compliance-Frameworks zu.

POST /_security/role/employee_role 
{
  "indices": [
    {
      "names": [ "example-index" ],
      "privileges": [ "read" ],
      "field_security" : {
        "grant" : [ "state", "name.first", "name.last" ]
      }
    }
  ]
}

Bewerten und beobachten
Testen, bewerten und optimieren Sie kontinuierlich die Ausgänge, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der Produktion sicherzustellen.
POST /_ml/evaluate/retrieval { "index": "qa-eval", "relevance_field": "labels", "metric": { "ndcg": { "k": 10 } } }

POST /_ingest/pipeline
{
  "description": "Clean and enrich documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "source",
        "value": "access_logs_prod"
      }
    },
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
        ]
      }
    }
  ]
}

Stellen Sie Ihre Agenten zusammen

Erstellen und skalieren Sie Tools, Agenten und Chat-Schnittstellen mit nur einem Snippet.

Ein wiederverwendbares Tool registrieren
Benutzerdefinierten Agenten erstellen
Unterhalten Sie sich mit Ihrem Agenten

POST /api/agent_builder/tools
{
  "id": "find_client_exposure_to_negative_news",
  "type": "esql",
  "description": "Finds client portfolio exposure to negative news",
  "configuration": { "query": "ES|QL query here" },
  "params": { "time_duration": { "type": "keyword" } }
}

Klassenbester? Direkt eingebaut

Native Integrationen zu allen führenden KI-Produkten – um Ihre Apps schneller und fortschrittlicher zu gestalten

Optimieren Sie Ihren Relevanzprozess

Elasticsearch bietet Ihnen Relevanzfunktionen auf jeder Ebene – vom präzisen Suchen bis hin zum kompletten Chatbot-KI-Stack.

Erkunden Sie den gesamten Optimierungsprozess in unserem Blog auf Elasticsearch Labs.

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Beginnen Sie mit Relevanz
Speichern Sie strukturierte und unstrukturierte Daten. Nutzen Sie die hybride Suche, um präzise und aussagekräftige Kontexte aus all Ihren Quellen abzurufen.
Gestalten Sie Ihren Kontext
Verwenden Sie ELSER oder mehrsprachige Einbettungsmodelle mit hybridem Abruf und Rerankern, um Ihren Agenten einen präzisen, fachspezifischen Kontext zu bieten.
Orchestrieren Sie Ihre Agenten
Verwenden Sie den Agent Builder, um Tools zu verbinden, Workflows zu definieren und zuverlässige, kontextgesteuerte Agenten zu erstellen, die Ihre Daten analysieren und entsprechend handeln.

Häufig gestellte Fragen

Warum ist der Kontext für KI und Agenten wichtig?

Agenten haben Schwierigkeiten, langfristige Zusammenhänge, Zustände und Daten über Workflows hinweg aufrechtzuerhalten. Der Kontext ist es, der sie im Laufe der Zeit kohärent, aufmerksam und konsistent hält. Ohne sie verlieren selbst leistungsstarke Modelle den Überblick über das Wesentliche, was zu Lücken, Halluzinationen oder Fehlinterpretationen führt. Context Engineering sorgt dafür, dass jede Reaktion auf genaue, relevante und zeitnahe Informationen basiert.

Halten Sie Ihre Agenten mit Elasticsearch auf dem Laufenden

Die Kernfähigkeiten des Kontext-Engineerings

Die richtigen Daten verbinden

Das Wesentliche abrufen

Strukturiertes Verständnis und Werkzeuge

Adaptives Gedächtnis und Workflows

Der Vorteil von Elastic: Stellen Sie Ihren Agenten die richtigen Informationen, Tools und Orientierungshilfen zur Verfügung.

Ein Datenspeicher für unübersichtliche Unternehmensdaten

Die beste Relevanz-Engine für Kontext-Engineering

Agent Builder: Wo Daten auf Entscheidungen treffen

Sicher erstellen. Alles messen.

Alle Ihre Daten. Eine Plattform für den Kontext.

Launchpad für Context Engineering

Datenaufnahme und -vorbereitung

Inferenz ausführen

Abrufen und neu einordnen

Sichern und verwalten

Bewerten und beobachten

Stellen Sie Ihre Agenten zusammen

Ein wiederverwendbares Tool registrieren

Benutzerdefinierten Agenten erstellen

Unterhalten Sie sich mit Ihrem Agenten

Klassenbester? Direkt eingebaut

Optimieren Sie Ihren Relevanzprozess

Beginnen Sie mit Relevanz

Gestalten Sie Ihren Kontext

Orchestrieren Sie Ihre Agenten

Häufig gestellte Fragen

Warum ist der Kontext für KI und Agenten wichtig?

Wie ermöglicht Elasticsearch Context Engineering?

Kann ich meine eigenen Modelle oder Frameworks verwenden?