What is Elasticsearch Relevance Engine?

Elasticsearch Relevance Engine is a set of tools that help developers build AI search applications and includes: Industry leading advanced relevance ranking features, including traditional keyword search with BM25, a foundation of relevant, hybrid search for all domains. Full vector database capabilities – including the ability to create embeddings, in addition to storage and retrieval of vectors. Elastic Learned Sparse Encoder – our new machine learning model for semantic searchacross a range of domains. Hybrid ranking (RRF) for pairing vector and textual search capabilities for optimal search relevance across a variety of domains. Support to integrate 3rd- party transformer models such as OpenAI GPT-3 and 4 via APIs. A full suite of data ingestion tools such as database connectors, 3rd- party data integrations, web crawler, and APIs to create custom connectors. Developer tools to build search applications across all types of data:text, images, time-series, geo, multimedia, and more.

What can I build with Elasticsearch Relevance Engine?

Elasticsearch is a leading search technology for websites (like ecommerce product and discovery) and internal information (such as customer success knowledge bases and enterprise search). With ESRE, we're providing a toolkit to build AI powered search experiences. Let users express their queries in natural language, in the form of a question or a description of the kind of information they seek. Combine this natural language capability with Generative AI to further enhance these models' abilities with context from your own, private or proprietary data.

How are Elasticsearch and Elasticsearch Relevance Engine different?

Capabilities included with Elasticsearch Relevance Engine are designed to use Elasticsearch as an underlying storage and search technology. Developers can use the Elastic API or familiar tools, such as Kibana, to interact with capabilities that make up Elasticsearch Relevance Engine.

What is Elastic Learned Sparse Encoder?

Elastic Learned Sparse Encoder is a model built by Elastic for high relevance semantic search across a variety of domains. Currently, an English-only machine learning model, it captures the relationships between meanings and words for information retrieval. Interested in benchmark tests with our new retrieval model? Watch this video to learn more.

What is a transformer, and is Elastic Learned Sparse Encoder a transformer model?

A transformer is a deep neural network architecture which serves as the basis for LLMs. Transformers consist of various components and can be composed of encoders, decoders, and many "deep"neural network layers with many millions (or even billions) of parameters. They are typically trained on very large corpus of text like data on the Internet, and can be fine-tuned to perform a variety of NLP tasks. Our new retrieval model uses a transformer architecture but consists only of an encoder designed specifically for semantic search across a wide variety of domains.

How do I get started with Elasticsearch Relevance Engine? Do I need to purchase Elasticsearch Relevance Engine separately?

All of Elasticsearch Relevance Engine’s capabilities come with Elastic Enterprise Search Platinum and Enterprise plans, as part of the 8.8 release. You can easily get started with embeddings and vector search, and try out the retrieval model model. Check out a demo of Elastic Learned Sparse Encoder’s capabilities. If you have an Elasticsearch license, Elasticsearch Relevance Engine is included as part of your purchase.

Motor für die Generative-KI-Ära

Elasticsearch kann kosteneffizient und sicher Ihre Daten mit LLMs verknüpfen, was aktuelle, präzise, relevante und branchenspezifische Ausgaben für Anwendungen ermöglicht. Nutzen Sie das Potenzial von Elasticsearch und der Vektordatenbank für Ihre eigenen Transformationsmodelle oder integrieren Sie generative KI für die Entwicklung neuer Kunden- und Mitarbeitererfahrungen.

Ein maßgeschneidertes Relevanzmodul für Entwickler:innen, die KI-gestützte Suchanwendungen erstellen.

Blog lesen: Elasticsearch Relevance Engine™

Erfahren Sie mehr über Elastic AI Assistant, unsere erste fachspezifische Generative-KI-Anwendung.

Artikel lesen

Ken Exner, CPO von Elastic, erklärt die entscheidende Rolle von Elastic für die Beschleunigung von KI.

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Anwendungsfälle

Zahllose Möglichkeiten mit KI

Erschaffen Sie Apps der nächsten Generation, die mit personalisierten, verbindlichen Antworten und ausgefeilten Frage-Antwort-Funktionen relevante Dateneinblicke in Echtzeit liefern.

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Produktempfehlungen, Einblicke und Automatisierung in Echtzeit, Betrugserkennung
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Risikobewertung, Betrugserkennung, personalisierte Erfahrungen, Kundeneinblicke
Personalmanagement
Anforderungen von Richtlinien, regionale Fragen und Antworten
Öffentlicher Sektor
Personalisierte öffentliche Dienstleistungen, optimierte Untersuchungen und Informationen
Rechtswesen
Compliance-Berichte und -Erkennung
Fertigungsbranche
Intelligente Überwachung und vorausschauende Wartung sowie Reporting
Gesundheitswesen und pharmazeutische Branche
Patientenanalysen, beschleunigte Medikamentenentwicklung und Wirkstoffentdeckung
Security
Risikobewertung und -analyse, Incident-Response, verbesserte Bedrohungserkennung, Priorisierung von Meldungen

DATENSCHUTZ UND FLEXIBILITÄT IM FOKUS

Private Daten mithilfe von Elastic mit generativer KI verbinden

Erstellen Sie eine maßgeschneiderte generative KI-Erfahrung für Ihr Unternehmen und die Bedürfnisse Ihrer Endnutzer. Elastic verknüpft Ihren Datenspeicher, sei es eine Datenbank, Wissensdatenbank oder Fallgeschichte, mit umfassenden Sprachmodellen wie OpenAI ChatGPT, Google Bard und Hugging Face. Sie verfügen über ein eigenes Transformationsmodell? Sie können es verwenden und über Elastic verwalten. Sie verwenden Langchain für die Erstellung Ihrer App? Wir können auch Ihre bevorzugten Open-Source-Frameworks integrieren.

Beispiel-Apps anzeigen

GENERATIVE KI VOLL AUSSCHÖPFEN

Ihre Daten sind der Schlüssel

Entwickeln Sie mit Elastic generative KI-Erfahrungen, um Ihre fachspezifischen Daten zu nutzen. Schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Echtzeit-Daten voll aus und erzielen Sie höhere Effizienz und Prozessautomatisierung, verbesserte Kundenerfahrungen sowie Wettbewerbsvorteile.

Mehr über generative KI erfahren

Kundeninformationen
Frühere Käufe oder Interaktionen, Standorte und Kontaktdaten
Produktdetails
Produktkatalog, Spezifikationen, Bestandserfassung, Werbeaktionen, Support-Ressourcen
Prozessdokumentation
Service Level Agreements, Kontakte für spezifische Fälle, Self-Service-Anleitung

SO FUNKTIONIERT’S

Ein Blick in das Kontextfenster

Elastic verwendet Retrieval Augmented Generation (RAG), um generativer KI relevante Suchergebnisse aus Ihren Daten zur Verfügung zu stellen.

Wenn ein Endnutzer eine Query startet, durchsucht Elastic Ihre bei Elasticsearch gespeicherten Daten und erstellt relevante Suchergebnisse. Dieser Kontext wird an das generative KI-Modell weitergegeben, welches sein Wissen mit dem Kontext Ihrer Geschäftsdaten verbindet, um die Antwort für den Nutzer zu erstellen.

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FUNKTIONEN DER GENERATIVEN KI VON ELASTIC

Neue Technologie – neue Tools

Mit der Elasticsearch Relevance Engine™ erhalten Entwickler:innen eine vollständige Suite aus komplexen Abrufalgorithmen für die Entwicklung von KI-Apps und Integrationsmöglichkeiten mit LLMs (Large Language Models). Hohe Skalierbarkeit auf Grundlage eines bewährten, produktionsbereiten Technologie-Stacks.

Vektordatenbank
Einbettungen nicht nur speichern und suchen, sondern auch erstellen. Erfassen Sie mit Einbettungen für dichte Abrufmethoden die Bedeutung und den Kontext von unstrukturierten Daten, inklusive Text und Bilder. Nutzen Sie die Vektorsuche als Einstiegspunkt für die Integration mit generativer KI. All dies ist über eine einzelne Plattform verfügbar.
Informationen zur Vektordatenbank von Elastic
Elastic Learned Sparse Encoder
Das neue ML-Modell von Elastic bietet im vorkonfigurierten Zustand und ohne fachspezifische Anpassung hochrelevante semantische Sucherlebnisse. Diese Lösung ist beim Konfigurieren Ihrer Suchanwendung mit einem Klick verfügbar. Sie ergänzt Abfragen mit verwandten Schlüsselwörtern und Relevanzbewertungen, um sie einfacher interpretieren und sofort einsetzen zu können.
Blog lesen: Learned Sparse Encoder
Umfassende Sprachmodelle
Füttern Sie Ihre LLMs nicht nur mit öffentlichen Trainingsdaten, sondern trainieren Sie sie auch mit unternehmensspezifischen privaten Daten. Nutzen Sie Elasticsearch für hochrelevante Kontextfenster, die auf Ihre proprietären Daten zurückgreifen, um LLM-Ausgaben und -Relevanz zu verbessern. Verwenden Sie generative KI mit APIs und Plug-ins und integrieren Sie das LLM Ihrer Wahl.
Erfahren Sie, wie OpenAI mit privaten Daten umgeht.

Elastic ist eine Umgebung mit umfassenden Funktionen zum Erstellen verschiedener Suchlösungen. Die Möglichkeit, Aspekte der semantischen Suche in Lösungen einzubinden, ist der Schlüssel für die Evolution der Suche, und Elastic hat hier eine sehr gute Ausgangsposition.“

Prem Malhotra, Director, ML/AI & Search bei Cisco

Der Vorteil von Elasticsearch

Für Unternehmen

Das Verständnis natürlicher Sprache und die Echtzeit-Dateneinblicke von Elastic unterstützen Sie beim Erzielen relevanter Ergebnisse mithilfe generativer KI – schnell und in großem Maßstab.

Sicher
Schützt Daten- und Nutzerzugriff und entfernt vertrauliche Informationen durch Kontrolle auf Dokumentebene.
Relevant
Stellt die relevantesten Inhalte für die besten Antworten auf Anfragen von Endnutzern bereit, bevor generative KI eine Antwort erstellt.
Rentabel
Verwendet weniger Prozessorleistung und Speicher, da der generativen KI nur die wichtigsten Informationen bereitgestellt werden.
Plattform für KI-Apps
Elastic ist eine End-to-End-Plattform für die Entwicklung von KI-Suchanwendungen, die die Möglichkeiten generativer KI übertrifft.

Elasticsearch Platform

ELK Stack

Elastic Cloud

Observability

Security

Search

Nach Branche

Nach Lösung

Kunden-Spotlight

Entwickler:innen

Vernetzen

Lernen

Hilfe

Erfahren, was es bei Elastic Neues gibt

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Prem Malhotra, Director, ML/AI & Search bei Cisco

Der Vorteil von Elasticsearch

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