SUCHE MIT ML

Machine Learning für Sucherlebnisse auf höchstem Niveau

Elastic nutzt modernste Machine-Learning- und NLP-Fähigkeiten. Mit den einfach zu implementierenden und flexiblen Funktionen erhalten Sie alle benötigten Tools, um Funktionen für die semantische Suche, Bildersuche, Personalisierung und Fragenbeantwortung in Ihren Anwendungen zu implementieren und messbar bessere Sucherlebnisse bereitzustellen.

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Erfahren Sie mehr über die Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) zur Erstellung von KI-Suchanwendungen mit Integration von LLMs und generativer KI.
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Lassen Sie sich die leistungsstarken NLP-, NER- und Senimentanalyse-Funktionen von Elastic zeigen.
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LEISTUNGSSTARKE GENERATIVE KI-TOOLS

KI-Suchanwendungen erstellen

Mit der Elasticsearch Relevance Engine können Sie semantische Sucherlebnisse auf höchstem Niveau erstellen. Nutzen Sie die Vektordatenbank, das vorkonfigurierte Elastic-Transformationsmodell für die fachübergreifende semantische Suche und Hybrid-Bewertungen, um Ihr Suchmodell mit Schlüsselwortsuche und semantischen Abruffunktionen zu optimieren. Verwenden Sie eigene Transformationsmodelle oder integrieren Sie externe umfassende Sprachmodelle und generative KI-Modelle wie etwa OpenAI-3 und 4 über deren APIs.

Illustration

Funktionen

Machine Learning für die Praxis

Mit Elastic können Sie KI-Suchanwendungen mit nativ ausgeführter ML- und Vektorsuche erstellen, um überragende Suchrelevanz, Performance und Personalisierung zu erzielen. Kategorisieren Sie Datenbestände, erkennen Sie Anomalien und sehen Sie Trends voraus.

  • Vektorsuche

    Elastic nutzt die Vektorfelder von Lucene und die ANN-Suche (Approximate Nearest Neighbor, unter Nutzung von HNSW), die Suchanfragen mit vektorbasierten Suchkonzepten abgleicht, was Suchanwendungen schneller und genauer macht – vor allem bei großen Datenbeständen. Mit der Elastic-Vektordatenbank können Sie Einbettungen erstellen, speichern und abfragen.

  • NLP-Unterstützung und Modellverwaltung

    Mit modernsten NLP-Funktionen (Natural Language Processing) können Sie PyTorch-, Python- und Transformationsmodelle in Elasticsearch-Ingestions-Pipelines für Funktionen wie Sentimentanalyse, Textklassifizierung und Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) nutzen. Gängige Transformationsmodelle können direkt aus Hugging Face importiert werden.

  • Vorhersagemodelle

    Entwickeln Sie Vorhersagemodelle (überwachtes Lernen) und wenden Sie sie an, um Daten in Kategorien zu klassifizieren oder Trends vorherzusagen. Konvertieren Sie Rohdaten aus Elasticsearch-Indizes mit unserem Transformations-Hilfsprogramm in Daten-Frames, um prädiktive Modelle in Elastic anwenden zu können.

Gängige ML-Aufgaben

Erweiterung der Suchanwendungsfälle um ML

Es gibt unendlich viele Anwendungsmöglichkeiten für die ML-Suche, und die Elastic-Funktionen machen eine hyperrelevante Suche möglich, die nicht nur für ein besseres Sucherlebnis sorgt, sondern auch die Verwaltung hinter den Kulissen vereinfacht.

  • Personalisierung

    Mit Funktionen wie der Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung können Sie maßgeschneiderte Sucherlebnisse für den Standort der Endnutzer, das jeweilige Kundenkonto, die Kaufhistorie oder die Rolle innerhalb der jeweiligen Organisation erstellen.

  • Semantische Suche

    Mit natürlicher Sprachverarbeitung erhalten die Nutzer schneller mehr und genauere Ergebnisse. Nutzen Sie das vorkonfigurierte Elastic-Modell oder erstellen Sie ein eigenes Modell mit Vektorsuche und dem ANN-Algorithmus (Approximate Nearest Neighbor, geschätzter nächster Nachbar), um Kontextinformationen zu erfassen und die tatsächliche Bedeutung von Suchanfragen zu verstehen.

  • Bildersuche

    Mit Funktionen zum Vergleich von Bildern in großen Datenbeständen ermöglichen Sie Produkt-Discovery und Cross-Selling, Image-Tracking und Authentifizierung.

  • Beantwortung von Fragen

    Liefern Sie Ihren Nutzern schneller relevante Antworten, indem Sie mit Vektorfeldern und Textähnlichkeitssuche ähnliche Fragen in Ihren FAQ, Ihrem Hilfecenter oder Ihrer Support-Wissensdatenbank finden. Verknüpfen Sie Ihre proprietären Daten für relevantere Ausgaben, wenn Sie LLMs und generative KI für neue Sucherlebnisse einsetzen.

  • Content-Anreicherung

    Nutzen Sie Named Entity Recognition, Texteinbettung, Zero-Shot-Klassifizierung und Sentimentanalyse, um den Inhalt Ihrer Website so zu organisieren, dass Fünf-Sterne-Kundenbewertungen oder ähnliche News-Storys gemeinsam angezeigt werden, um Research-Daten zu kategorisieren oder um Kunden-Support-Anfragen an die richtigen Stellen weiterzuleiten.

  • Nutzen Sie Machine-Learning-Modelle, die Search-Analytics-Ergebnisse und Verhaltensmuster klassifizieren, zu Clustern zusammenfassen und korrelieren, um Muster in Ihren Suchdaten, wie Lücken bei den Inhalten oder im Produktkatalog zu finden und entsprechend darauf zu reagieren.

Elastic macht den Unterschied

Komplexes einfach machen

Die Tools von Elastic bringen Integration, Flexibilität und Skalierbarkeit ins Machine Learning – so können Teams problemlos vortrainierte Modelle verwenden und auch mit großen Datenmengen problemlos umgehen. Passen Sie vorhandene Modelle an oder erstellen Sie eigene Modelle, um Domain-spezifische Anforderungen zu erfüllen und Innovationen für Ihre Organisation zu entwickeln.

  • ML-basiert

    Mit den ML-Funktionen in Elasticsearch können Sie Ihre Daten effizient integrieren, ohne sie an einen externen Endpoint exportieren zu müssen.

  • Flexible Anwendungen

    Entwickeln Sie ein modernes KI-gestütztes Sucherlebnis mit maximaler Konfigurierbarkeit Nutzerfreundlichkeit. Kombinieren Sie generative KI mit sicheren Suchfunktionen für Ihren privaten Datenspeicher, um Datenschutz und Genauigkeit zu garantieren und gleichzeitig neueste Unterhaltungstechniken zu nutzen.

  • Skalierbar für alle Anwendungsfälle

    Testen, operationalisieren und skalieren Sie nach Elasticsearch-Art. ML ist bereits in Ihre Lieblings-Suchplattform integriert, und darüber hinaus erhalten Sie Sicherheit und Observability für all Ihre Anwendungen.

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Richten Sie ein Deployment mit vollem Funktionsumfang beim Cloud-Anbieter Ihrer Wahl ein. Als Macher von Elasticsearch werten wir Ihre Elastic-Cluster in der Cloud mit unseren Features und unserem Support auf.

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