Search
Der Branchenstandard für die Erstellung von KI-Suchanwendungen
Erstellen Sie KI-Such- und Discovery-Erlebnisse auf Basis der Elasticsearch-Plattform für Ihre Nutzer mit gigantischen Datensätzen, Echtzeit-Reporting und totaler Transparenz für Entwicklungsteams.
Anwendungsfälle
Schnellere KI-gestützte Sucherlebnisse
Generative KI
Besserer Kontext mit Ihren proprietären Daten
Weitere Informationen zu generativer KIErstellen Sie kosteneffektive, sichere generative KI-Erlebnisse mit Echtzeitdaten mit unseren Lösungen für Vektordatenbanken, semantische Suche und Modellverwaltung.
Suchanwendungen
Von Entwicklern für Entwickler
Suchanwendungen erstellenElasticsearch ist wegen seiner Geschwindigkeit, seiner Skalierbarkeit und seiner Relevanz bei Millionen von Entwicklern äußerst beliebt zur Erstellung wichtiger Suchfunktionen.
E‑Commerce-Suche
Flüchtige Besucher zu Käufern machen
E-Commerce entdeckenDie Suche bestimmt das Käufererlebnis. Optimieren Sie Produktsuche und -Discovery mit beispielloser Relevanz, personalisierten Vorschlägen und Analytics.
FUNKTIONEN
Das umfangreichste Suche-Toolkit für Entwickler
Dateningestion
Indexieren für den Erfolg
Herausfinden, wie Sie Ihre Daten ingestieren könnenÜbernehmen Sie volle Kontrolle über Ihre Ingestionspipeline. Indexieren und verwalten Sie Daten nach Ihren Wünschen mit bereitgestellten APIs, einem nativen Web-Crawler und konfigurierbaren Tools.
Machine Learning und Vektorsuche
Machine Learning für Sucherlebnisse auf höchstem Niveau
Mehr über ML und Vektorsuche erfahrenFlexibler Funktionsumfang für jedes Entwicklungsteam. Implementieren Sie Sucherlebnisse der nächsten Generation und NLP-Apps mit textbasierter, Vektor-, Hybrid- und semantischer Suche.
Search Analytics
Die Antwort für datengestützte Sucherlebnisse
Weitere Infos zu AnalyticsGewinnen Sie Geschäftseinblicke aus Ihren Daten mit Verhaltensanalysen, teilbaren Dashboards und Visualisierungs-Tools für erweiterte Analysen.
Häufig gestellte Fragen
Elastic Search und Elasticsearch – was ist der Unterschied?
Elastic Search ist die Suchlösung von Elastic und setzt auf Elasticsearch auf. Sie enthält innovative Funktionen, die Entwicklungszeit und Aufwand bei der Verwaltung der Suche sparen, wie Machine Learning, Audit Logging, rollen- und attributbasierte Sicherheitsmaßnahmen, durchsuchbare Snapshots, clusterübergreifende Replikation und clusterübergreifende Suche, sowie flexible Bereitstellungsoptionen.
Benötige ich für die Text-, Vektor- und hybride Suche unterschiedliche Elastic-Produkte?
Nein. Der Textsuche-Algorithmus BM25 von Elastic, die skalierbare Vektordatenbank, die semantische Suche und das hybride RRF(Reciprocal Rank Fusion)-Scoring sind sofort einsatzbereite Bestandteile von Elastic Search. Elastic verfügt mit dem Elastic Learned Sparse Encoder sogar über ein eigenes Modell für die semantische Suche, das ohne jeden Konfigurationsaufwand verwendet werden kann.
Ist Elastic eine Vektordatenbank?
Ja. Elastic ist die weltweit am häufigsten heruntergeladene skalierbare Vektordatenbank und versetzt Entwickler in die Lage, Vektoreinbettungen zu erstellen, zu speichern und zu durchsuchen. Aber das ist noch nicht alles! Die Suchplattform von Elastic bietet alles, was man für die Erstellung hervorragender Sucherlebnisse benötigt. Dazu gehören Aggregationen, Filterfunktionen, Facettensuche, die automatische Vervollständigung von Suchanfragen, mehrere Abrufmethoden und die Flexibilität zur Integration in eigene Transformatormodelle oder die von externen Anbietern.
Ich benutze in meiner Anwendung ein Large Language Model. Warum brauche ich ein Produkt für die Suche?
Sie brauchen auch bei Benutzung eines Large Language Models ein Produkt für die Suche, weil Sie auf diese Weise kosten- und zeitsparend in Ihrer mit generativer KI arbeitenden Anwendung genauere Ergebnisse erzielen können. Durch das Suchen in domänenspezifischen Daten lassen sich vom Large Language Model ausgehende Halluzinationen reduzieren, denn der generativen KI stehen hochgradig relevante Suchergebnisse zur Verfügung, die zusätzlichen Kontext liefern. Außerdem wird die für das Feinjustieren des Modells benötigte Zeit verringert. Mit Retrieval Augmented Generation (RAG) können Sie proprietäre Daten abfragen, um in Echtzeit genauere Ergebnisse zu erhalten und gleichzeitig die für Rechenoperationen und Speicherung notwendigen Ressourcen zu reduzieren. Elastic steuert dank Security auf Dokumentenebene auch den Zugriff auf die Suche.
Wo finde ich Codebeispiele für die Implementierung der Suche?
Wenn Sie als Entwickler arbeiten, empfiehlt es sich, sich bei Elastic Search Labs umzuschauen. Hier finden Sie in Blogposts, Beispielen und Anwendungen technische und praktische Informationen zur Implementierung von Elastic. Die Inhalte bei Elastic Search Labs werden von den Technologiefachleuten, die bei Elastic arbeiten, erstellt und gepflegt und richten sich an die Technologiefachleute, die Elastic nutzen. Besuchen Sie Elastic Search Labs, um sich über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen generative KI, Vektorsuche und Machine Learning zu informieren.