Vektorsuche als Basis für die nächste Generation von Sucherlebnissen

Die Vektorsuche bildet die Grundlage für die Implementierung der semantischen Suche in Text oder der Ähnlichkeitssuche in Bildern, Videos oder Audioinhalten. Rufen Sie relevanten Kontext für Ihre Daten ab, indem Sie für das Codieren Machine Learning verwenden, und nutzen Sie generative KI, um Sucherlebnisse zu schaffen, die eher an eine Unterhaltung zwischen Menschen erinnern.

Semantische Suche

Finden, was man meint

Die Suche wird besser, wenn nicht nur Suchbegriffe (Keywords) abgeglichen werden, sondern wenn die tatsächliche Absicht hinter der Suche berücksichtigt wird. Die semantische Suche eignet sich sowohl für interne als auch für externe Anwendungsfälle. Intern können Ihre Mitarbeiter:innen relevante Informationen schneller in Ihren Wissensdatenbanken finden, während sich bei externen Anwendungsfällen die Relevanz der Suchergebnisse erhöht.

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Multimodale Suche

Ähnlichkeitssuche

Lassen Sie Ihre Suche ähnliche Bilder, Videoclips und Audioinhalte finden, die bestimmten Stilen oder Mustern entsprechen. Die Ähnlichkeitssuche ermöglicht Anwendungen wie die umgekehrte Bildersuche, Bildempfehlungen und das Finden gleicher Video- und Audiosequenzen.

Personalisierung

Personalisierte Suche

Durch Modellieren des Verhaltens und der Profile von Nutzer:innen können Sie dafür sorgen, dass Inhalte gefunden werden, die denjenigen ähnlich sind, für die sich die Nutzerin oder der Nutzer bereits interessiert hat. Das ermöglicht es, Empfehlungen für Produkte, Filme, Musik und vieles mehr zu personalisieren und jede User Experience dynamisch an die individuellen Nutzer:innen oder an bestimmte Nutzergruppen anzupassen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP einfach gemacht

Mit moderner NLP – der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache – können Sie Ihre Sucherlebnisse anreichern und damit effektiver machen. Verwenden Sie die Vektorsuche, um in den Suchergebnissen einen konfigurierbaren Teilsatz relevanter Dokumente zu präsentieren. In einem zweiten Schritt können Sie dann dafür sorgen, dass mit einem Frage-Antwort-Transformator der Absatz identifiziert wird, der die Antwort auf eine konkrete Frage enthält, benannte Entitäten extrahiert werden (Named Entitiy Recognition, NER) oder durch Anwendung der Sentimentanalyse emotionale Inhalte ermittelt werden.

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GENERATIVE KI

Sucherlebnisse transformiert

Mithilfe sogenannter Large Language Models (LLMs) können Sie geschäftsspezifische Informationen aus den privaten Daten Ihrer Organisation (zusätzlich zu den öffentlichen trainierten Daten) für die Suche erschließen. Nutzen Sie Elasticsearch für hochrelevante Kontextfenster, die auf Ihre eigenen Daten zurückgreifen, um den LLM-Output zu verbessern und die Informationen sicher, prägnant, verwertbar und in einer Form bereitzustellen, die eher an eine Unterhaltung zwischen Menschen erinnert.

Branchenübergreifende Anwendung

Wie die Vektorsuche branchenübergreifend eingesetzt wird

Mit der Vektorsuche können Sie auf der Basis von erlernten Vektordarstellungen und LLM innovative Sucherlebnisse liefern, Prozesse automatisieren, die Ursachenanalyse beschleunigen und Erkenntnisse gewinnen.

  • Einzelhandel

    Durch ein Upgrade Ihrer Produktsuchfunktionen von einer rein lexikalischen (Keyword-basierten) Suche auf eine semantische Suche können Sie auch das Verhalten und die Vorlieben Ihrer Nutzer:innen in die von Ihnen gebotene Shopping Experience einfließen lassen. Drücken Sie die Suchabsicht multimodal aus – nicht nur mit Text, sondern auch mit anderen Modalitäten.

  • Finanzdienstleistungen

    Verbessern Sie Ihre Risikomodellierung und die Betrugserkennung, personalisieren Sie das Banking und bieten Sie Ihren Kund:innen einen relevanteren und schnelleren Kunden-Support.

  • Kundenservice

    Zielgerichtete Sucherlebnisse helfen Ihnen, die Produktivität zu erhöhen und den Kundenservice zu verbessern. Geben Sie Ihren Nutzer:innen die Möglichkeit, in Multimediabibliotheken die Hilfe- und Schulungsinhalte zu finden, die sie gerade benötigen.

  • IoT

    Durch fortlaufendes Überwachen von Sensoren, Logdaten und historischen Wartungsprotokollen in Echtzeit lassen sich Muster und Anomalien finden, die auf potenzielle Probleme im Bestand oder Ausfälle von Geräten hindeuten.

  • Pharmaindustrie

    Die Vektorsuche hilft bei der Analyse genetischer und chemischer Sequenzen und trägt so zur Beschleunigung der Entdeckung von Wirkstoffen bei. Anhand von passenden Patientendatensätzen und Fällen aus der Vergangenheit können Therapieansätze vorgeschlagen werden, und bei der Patentrecherche helfen Aggregationen dabei, neue Aspekte ans Tageslicht zu bringen.

  • Medien und Entertainment

    Die Vektorsuche kann genutzt werden, um Videos und Bilder zu suchen, ähnliche nutzergenerierte Inhalte zu identifizieren und Spieleempfehlungen zu unterbreiten.

Kunden-Spotlights

Unsere Kunden profitieren von den Vorteilen

Die Vektorsuche von Elastic ermöglicht es Ihnen, verantwortungsvoll die nächste Generation von ML- und KI-basierten Sucherlebnissen in Umgebungen jeder Größe, auch auf Enterprise-Niveau, zu implementieren. Erfahren Sie, wie unsere Kunden durch den Einsatz der Vektorsuche ihre Geschäftsergebnisse verbessern konnten.

  • Semantische Suche bei Hilfe- und Schulungsinhalten

    „Durch die Vektorsuche in Elastic Enterprise Search können wir die Absichten der Nutzer:innen besser einschätzen und ihnen Kurse empfehlen, die für ihre Branche, ihre Organisation und ihre Rolle relevant sind.“

    Jon Ducrou, Senior Vice President of Engineering, Go1

  • Schnelle Suche nach Multimedia-Assets

    „Es ist für uns äußerst vorteilhaft, dass Elastic Daten bereits beim Ingestieren verarbeitet, sodass sie automatisch für unsere KI-Systeme bereit sind. Außerdem gibt es Vektor- und Einbettungsfunktionen, die wir als Bausteine für unsere Machine-Learning-Optionen nutzen können.“

    Director of Engineering, Fortune-500-Unternehmen aus dem Bereich Multimedia- und Kreativitäts-Software

  • E-Discovery-Suche für rechtliche Inhalte

    „Ich bin begeistert von den Vorteilen, die wir unseren Kunden dank unseren Investitionen in die Nutzung von Elasticsearch in RelativityOne bieten können. Was die Bereitstellung leistungsfähiger, KI-gestützter Suchergebnisse angeht, sehen wir hier sehr viel Potenzial.“

    Chris Brown, Chief Product Officer, Relativity

  • Rationalisierter Kundenservice

    „Das Feedback unserer Support-Leute ist äußerst positiv. Mit Topic Search können sie jetzt 90 % aller Serviceanfragen lösen. Sie können jetzt leichter passgenaue Informationen finden und Probleme viel schneller beheben, was sich positiv auf die Customer Experience auswirkt.“

    Sujith Joseph, Principal Enterprise Search & Cloud Architect, Cisco Systems