Elasticsearch: Die Open-Source-Engine für leistungsstarke Suche, Analytik und KI
Speichern Sie strukturierte, unstrukturierte und Vektordaten. Entwickeln Sie KI-Anwendungen mit Relevanz, Echtzeitanalysen und erweiterten Geodatenabfragen – bereitgestellt über eine einzige flexible API.
Mehr als nur suchen: Erhalten Sie Antworten, keine Links
Schaffen Sie mit Ihren Daten auf Ihre Weise Erlebnisse, die über das Suchfeld hinausgehen.
E-Commerce
Kontrollieren Sie Geschwindigkeit und Relevanz im modernen Einzelhandel
Weitere InformationenFördern Sie die Produktentdeckung mit vollständiger Kontrolle durch semantische und Vektorsuche, Personalisierung, Abfrageregeln und Synonyme. Bieten Sie müheloses Facetten-Browsing und präzise Empfehlungen für strukturierte und unstrukturierte Daten.
Kundensupport
Schnellere Antworten, mehr Effizienz
Verbinden Sie den Support mit den richtigen AntwortenEntwickeln Sie Apps, die Fälle abfangen und den Self-Service durch semantische Suche fördern – für alle internen Teams im Anruf- und Kundensupport. Finden Sie präzise Antworten mit Kontext aus allen Datensilos, gesichert mit RBAC und Kontrollen auf Dokumentenebene.
Dialogorientierte KI
Kontext prägt Relevanz – RAG liefert
AI Playground erkundenSie benötigen domänenspezifischen Kontext in Echtzeit aus jeder Quelle und jedem Datentyp, um relevante Reaktionen zurückzugeben. Stellen Sie dies mit hybrider Suche, Personalisierung, Neuanordnung und Sicherheit auf Dokumentenebene für strukturierte, unstrukturierte, Vektor- und Signaldaten bereit.
SUCHGESTEUERTE ANWENDUNGEN
Intelligente Suche, keine Grenzen
Jeder Such-Touchpoint mit Elasticsearch auf ein neues Level gebracht.
Elasticsearch: Jede Dimension von Daten richtig gemacht
Ein Kraftpaket für Suche, Analytik und KI – eine Plattform mit den Tools, Standardeinstellungen und der Flexibilität, um Erlebnisse im großen Maßstab zu skalieren.
Datenspeicher
Vektordatenbank
Suchmaschine
Geodatenbasierte Engine
Von Bare Metal bis Serverless. Es liegt an Ihnen.
Vom Laptop bis zum Elasticsearch-Cluster mit hundert Knoten funktioniert Elasticsearch überall gleich. Vor Ort, in der Cloud oder über mehrere Clouds – wir sind für Sie da.
Elastic Cloud
Auf einer neuen zustandslosen Architektur aufgebaut
Problemlose Abläufe mit einem vollständig verwalteten, serverlosen Angebot – die einfachste Möglichkeit, Ihre Anwendungen zu durchsuchen, zu überwachen und zu sichern.
Selbstverwaltet
Elasticsearch herunterladen
Installieren Sie es lokal, um Elasticsearch mit wenigen Schritten auf Ihrem Rechner auszuführen.
Sie haben es mit Elasticsearch gebaut
… und versendete eine schnelle, relevante und produktionsbereite Suche.
Kunden-Spotlight
Docusign bringt generative KI weltweit zu Kund:innen.Kunden-Spotlight
Ernst & Young hilft Kunden dabei, mithilfe generativer KI Einblicke in unstrukturierte Daten zu gewinnen.
Kunden-Spotlight
Cypris unterstützt bahnbrechende Forschung und Entwicklung mithilfe der Vektorsuche und RAG.
Häufig gestellte Fragen
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.
Nein. Der Textsuchalgorithmus BM25 von Elastic sowie die skalierbare Vektordatenbank, die semantische Suche und das hybride Reciprocal Rank Fusion (RRF)-Scoring können alle sofort mit Elasticsearch verwendet werden. Elastic verfügt mit dem Elastic Learned Sparse EncodeR sogar über ein eigenes Modell für die semantische Suche, das ohne jeden Konfigurationsaufwand verwendet werden kann. Erkunden Sie Search AI mit diesen interaktiven, praktischen Lernmodulen.
Ja. Elastic ist die weltweit am häufigsten verwendete skalierbare Vektordatenbank, mit der Entwickler Vektoreinbettungen erstellen, speichern und durchsuchen können. Aber das ist noch nicht alles! Elasticsearch enthält auch alles, was Sie benötigen, um herausragende Sucherlebnisse zu erstellen, einschließlich Aggregationen, Filter- und Facettensuchfunktionen, automatischer Vervollständigung, mehrerer Abrufmethoden und der Flexibilität, eigene oder Drittanbieter-Transformermodelle zu integrieren.
Sie brauchen auch bei Benutzung eines Large Language Models ein Produkt für die Suche, weil Sie auf diese Weise kosten- und zeitsparend in Ihrer mit generativer KI arbeitenden Anwendung genauere Ergebnisse erzielen können. Durch das Suchen in domänenspezifischen Daten lassen sich vom Large Language Model ausgehende Halluzinationen reduzieren, denn der generativen KI stehen hochgradig relevante Suchergebnisse zur Verfügung, die zusätzlichen Kontext liefern. Außerdem wird die für das Feinjustieren des Modells benötigte Zeit verringert. Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Sie proprietäre Daten abfragen, um in Echtzeit genauere Ergebnisse zu erhalten und gleichzeitig die für Rechenoperationen und Speicherung notwendigen Ressourcen zu reduzieren. Elastic steuert dank Sicherheit auf Dokumentenebene auch den Zugriff auf die Suche.
Wenn Sie Entwickler:in sind, erhalten Sie technische und praktische Informationen zur Implementierung von Elastic am besten in den Blogs, Beispielen und Tutorials von Elasticsearch Labs. Diese Ressource wird von den Technolog:innen, die bei Elastic arbeiten, für die Technolog:innen, die Elastic nutzen, erstellt und gepflegt, um Ihnen zu helfen, mehr über die neuesten Erkenntnisse in den Bereichen generative KI, Vektorsuche und Machine Learning zu erfahren.
Search AI Lake von Elastic ist für latenzarme Echtzeitanwendungen optimiert und damit eine ideale Architektur für Ihre KI-gestützte Zukunft. Es revolutioniert Daten-Lakes, indem es Abfragen mit geringer Latenz und die leistungsstarken Such- und KI-Relevanzfunktionen von Elasticsearch bietet. Search AI Lake bildet die Basis für ein neues Elastic Cloud Serverless-Deployment, bei dem Ihre Teams von jeglichem operativem Overhead befreit sind und sich voll und ganz darauf konzentrieren können, Innovationen zu schaffen.