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.
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.
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.
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
