Kontext-Engineering mit hybrider Suche für agentische KI
Die rasante Entwicklung der KI-Fähigkeiten begeistert und fordert die Entwickler zugleich heraus. Große Sprachmodelle (LLMs) und die Vektorsuche haben uns in die semantische Revolution katapultiert, hin von der Suche nach Schlüsselwörtern hin zur konzeptgesteuerten Suche. LLMs haben auch die Art und Weise verändert, wie wir mit Daten interagieren, indem sie Chat-Schnittstellen nutzen, um natürliche Sprache in prägnante, kontextreiche Zusammenfassungen zu verwandeln.
Mittlerweile sind agentische KI-Workflows im Kommen – Systeme, die Anfragen verstehen, einzelne Schritte durchdacht bearbeiten und die richtigen Tools auswählen, um iterativ ein Ziel zu erreichen. Dieser Wandel erfordert einen neuen Fokus: Kontext-Engineering. Anstatt sich ausschließlich auf Kontext-Engineering zu verlassen, müssen wir sicherstellen, dass KI-Agenten Zugang zu den relevantesten, präzisesten und effizientesten Informationen haben. Die Hybridsuche, die lexikalische Präzision mit semantischem Verständnis kombiniert, ist die wirkungsvollste Methode, um diesen Kontext aufzudecken. Die Elasticsearch Platform bietet dafür die nötige Flexibilität und Leistungsfähigkeit.
Dieses Whitepaper richtet sich an Entwickler, Dateningenieure und KI-Anwender, die intelligentere und zuverlässigere agentische KI-Systeme entwickeln möchten.
Highlights
- Synergieeffekte bei der Hybridsuche: Lexikalische Präzision wird mit vektorbasierter semantischer Suche kombiniert.
- Erweitertes Reranking: Steigern Sie die Genauigkeit durch mehrstufiges Relevanzscoring.
- Optimierung von Kontext: Aggregieren, filtern und optimieren Sie Daten für KI-Kontextfenster.
- Integrierte Sicherheit: Schützen Sie sensible Daten mit rollen- und attributbasierter Zugriffssteuerung.
- Elastic Agent Builder: Erstellen Sie individuelle KI-Tools mit ausdrucksstarkem ES|QL-Abfragen.
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