Kategorie: KI
Markierte Artikel KI
Beschreiben statt zeichnen: KI-native Kibana-Dashboards über MCP und ES|QL
Vom Prompt zum Dashboard. Erfahren Sie, wie Sie Kibana-Dashboards in natürlicher Sprache mit example-mcp-dashbuilder erstellen: eine Open-Source-MCP-Anwendung, die ES|QL-Abfragen schreibt, interaktive Diagramme erstellt und voll funktionsfähige Dashboards direkt in Kibana exportiert.
Entitätsauflösung mit Elasticsearch, Teil 4: Die ultimative Herausforderung
Lösung und Bewertung von Herausforderungen bei der Entitätsauflösung in einem äußerst vielfältigen Datensatz zur „ultimativen Herausforderung“, der entwickelt wurde, um Abkürzungen zu verhindern.
Entitätsauflösung mit Elasticsearch & LLMs, Teil 2: Abgleich von Entitäten mit LLM-Bewertung und semantischer Suche
Verwendung semantischer Suche und transparenter LLM-Bewertung zur Entitätsauflösung in Elasticsearch.
Automatisierung des Log-Parsing in Streams mit ML
Erfahren Sie, wie ein hybrider ML-Ansatz durch Automatisierungsexperimente mit Log-Format-Fingerprinting in Streams eine Genauigkeit von 94 % beim Log-Parsing und 91 % bei der Log-Partitionierung erreicht hat.
Erste Schritte mit Elastic Agent Builder und Strands Agents SDK
Lernen Sie, wie Sie mit Elastic Agent Builder einen Agenten erstellen, und erkunden Sie anschließend, wie Sie den Agenten über das A2A-Protokoll nutzen, das mit dem Strands Agents SDK orchestriert wird.
So erstellen Sie mit LangGraph.js und Elasticsearch einen KI-Suchworkflow für das Finanzwesen
Erfahren Sie, wie Sie LangGraph.js mit Elasticsearch verwenden können, um einen KI-gestützten Finanz-Suchworkflow zu erstellen, der Abfragen in natürlicher Sprache in dynamische, bedingte Filter für Investitions- und Marktanalysen umwandelt.
Entwicklung eines KI-Agenten für die Personalabteilung mit Elastic Agent Builder und GPT-OSS
Erfahren Sie, wie Sie mit Elastic Agent Builder und GPT-OSS einen KI-Agenten erstellen, der in natürlicher Sprache Anfragen zu Ihren Mitarbeiter-HR-Daten beantworten kann.
Die besten Elastic Agent Builder-Projekte und Erkenntnisse aus Cal Hacks 12.0
Entdecken Sie die besten Elastic Agent Builder-Projekte von Cal Hacks 12.0 und tauchen Sie ein in unsere technischen Erkenntnisse zu Serverless, ES|QL und Agentenarchitekturen.
Erstellung eines LLM-Agenten-Newsrooms mit A2A-Protokoll und MCP in Elasticsearch: Teil II
Erfahren Sie, wie Sie einen spezialisierten hybriden LLM-Agenten-Newsroom aufbauen, indem Sie das A2A-Protokoll für die Agentenzusammenarbeit und MCP für den Werkzeugzugriff in Elasticsearch verwenden.
Sie wissen schon, Kontext – Teil II: Agentische KI und die Notwendigkeit von Kontextgestaltung
Erfahren Sie, wie die Weiterentwicklung von LLMs hin zu agentenbasierter KI den Bedarf an Kontextentwicklung erhöht, um die Grenzen des RAG-Kontexts und das Speichermanagement zu überwinden.
Erstellung eines LLM-Agent-Newsrooms mit A2A-Protokoll und MCP in Elasticsearch: Teil 1
Erkunden Sie die Konzepte des A2A-Protokolls und des MCP anhand eines praktischen Beispiels aus einer Nachrichtenredaktion, in der spezialisierte LLM-Agenten zusammenarbeiten, um Nachrichtenartikel zu recherchieren, zu schreiben, zu bearbeiten und zu veröffentlichen.
