SUCHE MIT ML

Machine Learning macht die Suche noch besser

Elastic ist voll mit modernsten Machine-Learning- und NLP-Fähigkeiten ausgestattet. Einfach zu implementierende, flexible Funktionen bieten alles, was Sie brauchen, um semantische Suchen, Bildersuchen, Personalisierung und Fragenbeantwortung in Ihren Anwendungen zu implementieren und so für messbar bessere Sucherlebnisse zu sorgen.

Lernen Sie die Machine-Learning-Funktionen von Elastic genauer kennen.

Zur Elastic-Dokumentation

Lassen Sie sich die leistungsstarken NLP-, NER- und Sentimentanalyse-Funktionen von Elastic zeigen.

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Erfahren Sie mehr über die ML-gestützte Relevanz bei Enterprise Search.

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Funktionen

Machine Learning für die Praxis

Mit Elastic können Sie Anwendungen mit nativ ausgeführter ML- und Vektorsuche erstellen, um überragende Suchrelevanz, Performance und Personalisierung zu erzielen. Kategorisieren Sie Datenbestände, erkennen Sie Anomalien und identifizieren und antizipieren Sie Trends.

  • 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.

  • NLP-Unterstützung und Modellverwaltung

    Dank der Unterstützung moderner NLP-Funktionen (Natural Language Processing) können Sie für Elasticsearch-Ingest-Pipelines PyTorch- und Python-Modelle verwenden, die bei der Sentimentanalyse, bei der Textklassifizierung und bei der Named Entity Recognition (NER) helfen. Gängige Transformatormodelle 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. Zur Anwendung von Vorhersagemodellen in Elastic ordnen Transformatoren Daten-Frames Rohdaten zu.

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

    Erstellen Sie Sucherlebnisse, die durch Named Entity Recognition, Textklassifizierung und Sentimentanalyse Suchergebnisse auf den Standort des Endnutzers, das Kundenkonto, die Kaufhistorie oder die Kundenrolle innerhalb der jeweiligen Organisation zuschneiden.

  • Semantische Suche

    Durch native Unterstützung für NLP-Modelle (Natural Language Processing) und Algorithmen für die Vektorsuche mit ANN-Funktionen (Approximate Nearest Neighbor), die den Kontext und die eigentlichen Absichten der Suchenden berücksichtigen, erhalten Nutzer:innen auch bei großen Datenbeständen schneller genauere Ergebnisse.

  • Bildersuche

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

  • Beantwortung von Fragen

    Mit Vektorfeldern, Textähnlichkeitssuche, Eingabemasken und Textklassifizierungsaufgaben lassen sich ähnliche Suchanfragen in Website-FAQs, Hilfen oder Support-Wissensdatenbanken aufspüren – so können Endnutzeranfragen schneller beantwortet werden.

  • 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.

  • Erkennung von Trends

    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 die Modelle an oder erstellen Sie Ihre eigenen, 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 ML-gestütztes Sucherlebnis, das sich durch maximale Konfigurierbarkeit und Nutzungsfreundlichkeit auszeichnet.

  • Skalierbar für alle Anwendungsfälle

    Testen, operationalisieren und skalieren Sie nach Elasticsearch-Art. Ihre Lieblings-Suchplattform enthält standardmäßig ML-Funktionen.