Multimodale Suche nach Berggipfeln mit Elasticsearch und SigLIP-2
Lernen Sie, wie Sie die multimodale Suche von Text zu Bild und von Bild zu Bild mithilfe von SigLIP-2-Einbettungen und der Elasticsearch kNN-Vektorsuche implementieren. Projektschwerpunkt: Auffinden von Fotos des Gipfels des Mount Ama Dablam während einer Everest-Trekkingtour.
Elastischer MCP-Server: Agent Builder-Tools für jeden KI-Agenten zugänglich machen
Erfahren Sie, wie Sie den integrierten Elastic MCP-Server im Agent Builder nutzen können, um jeden KI-Agenten sicher um Zugriff auf Ihre privaten Daten und benutzerdefinierten Tools zu erweitern.
Evaluierung von KI-Agenten: Wie Elastic agentenbasierte Frameworks testet
Erfahren Sie, wie wir Änderungen an einem agentenbasierten System bewerten und testen, bevor wir sie für Elastic-Benutzer freigeben, um genaue und überprüfbare Ergebnisse zu gewährleisten.
Verbindung von Elastic Agents mit Gemini Enterprise über das A2A-Protokoll
Erfahren Sie, wie Sie mit Agent Builder Ihren benutzerdefinierten Elastic Agent externen Diensten wie Gemini Enterprise mithilfe des A2A-Protokolls zugänglich machen.
Ihr erster Elastic Agent: Von einer einzelnen Anfrage bis zum KI-gestützten Chat
Erfahren Sie, wie Sie mit dem AI Agent Builder von Elastic spezialisierte KI-Agenten erstellen können. In diesem Blogbeitrag entwickeln wir einen KI-gestützten Finanzagenten.
Erstellung von KI-Agenten-Workflows mit Elasticsearch
Lernen Sie Agent Builder kennen, eine neue KI-Ebene in Elasticsearch, die ein Framework für die Erstellung von KI-Agenten-Workflows bietet und dabei die hybride Suche nutzt, um den Agenten den Kontext zu liefern, den sie zum Denken und Handeln benötigen.
KI-gestützte Dashboards: Von der Vision zu Kibana
Generieren Sie ein Dashboard mithilfe eines LLM, um ein Bild zu verarbeiten und in ein Kibana-Dashboard umzuwandeln.
Entwicklung eines agentenbasierten RAG-Assistenten mit JavaScript und Mastra und Elasticsearch
Lerne, wie du KI-Agenten im JavaScript-Ökosystem entwickelst.
Verwenden von Azure LLM-Funktionen mit Elasticsearch für intelligentere Abfrageerlebnisse
Entdecken Sie eine Beispiel-Immobilien-Such-App, die Azure Gen AI LLM Functions mit Elasticsearch nutzt, um flexible hybride Suchergebnisse zu liefern. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration und Ausführung der Beispiel-App in GitHub Codespaces finden Sie hier.
Erstellung eines RAG-Workflows mit LangGraph und Elasticsearch
Erfahren Sie, wie Sie eine LangGraph Retrieval Agent Template mit Elasticsearch konfigurieren und anpassen, um einen RAG-Workflow für effizienten Datenabruf und KI-gesteuerte Antworten zu erstellen.