Mantén a tus agentes en contexto con Elasticsearch
Convierte los datos comerciales no estructurados en un contexto confiable para tus LLM usando Elasticsearch, la plataforma abierta y unificada para la ingeniería de contexto y la IA agente.
Las capacidades del núcleo de la ingeniería de contexto
Construir una IA confiable comienza con el contexto.
La ingeniería de contexto conecta datos, recuperación, herramientas y memoria, los componentes esenciales que permiten que los modelos aprendan, razonen y actúen a partir de la información correcta.
La ventaja de Elastic: proporciona a tus agentes la información, las herramientas y las medidas de seguridad adecuadas
Todos tus datos. Una plataforma para contexto.
Ingeniería de tu contexto con Elasticsearch. Añade búsqueda precisa o compón la pila completa de IA conversacional. Empieza por donde quieras, con opciones predeterminadas y de escalado, y da forma a tu proceso de relevancia, desde un simple Q&A hasta sofisticados flujos de trabajo con agentes.
Plataforma de lanzamiento para ingeniería de contexto
API robustas para el ciclo de vida de tus datos. Indexa, busca, filtra y aplica RBAC — en texto, incrustaciones, ubicación geográfica, series temporales o metadatos.
Define un pipeline de ingesta para limpiar, etiquetar y normalizar documentos de modo que la procedencia sea clara y los campos sean analizables.
POST /_ingest/pipeline { "description": "Clean and enrich documents", "processors": [ { "set": { "field": "source", "value": "access_logs_prod" } }, { "grok": { "field": "message", "patterns": [ "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}" ] } } ] }
POST /_ingest/pipeline
{
"description": "Clean and enrich documents",
"processors": [
{
"set": {
"field": "source",
"value": "access_logs_prod"
}
},
{
"grok": {
"field": "message",
"patterns": [
"{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
]
}
}
]
}
Reúne a tus agentes
Crea y escala herramientas, agentes e interfaz de chat con solo un fragmento.
POST /api/agent_builder/tools
{
"id": "find_client_exposure_to_negative_news",
"type": "esql",
"description": "Finds client portfolio exposure to negative news",
"configuration": { "query": "ES|QL query here" },
"params": { "time_duration": { "type": "keyword" } }
}
¿El mejor de su clase? Integrado directamente
Integraciones nativas con todos los principales productos de AI: para que tus aplicaciones lleguen más lejos, más rápido
Ajusta el tamaño de tu recorrido de relevancia
Elasticsearch te brinda control de relevancia en todos los niveles, desde la búsqueda precisa hasta la pila completa de IA conversacional.
Conoce el recorrido completo de ajuste en nuestro blog sobre Elasticsearch Labs.
Preguntas frecuentes
Los agentes tienen dificultades para mantener el contexto, el estado y la memoria a largo plazo en los flujos de trabajo. El contexto es lo que los mantiene coherentes, conscientes y consistentes a lo largo del tiempo. Sin él, incluso los modelos poderosos pierden la noción de lo que importa, lo que lleva a lagunas, alucinaciones o malas interpretaciones. La ingeniería de contexto mantiene cada respuesta fundamentada en información precisa, relevante y oportuna.
Elasticsearch está diseñado para la relevancia a escala, que es la base de la ingeniería de contexto. Reúne la búsqueda estructurada, de vectores y de palabras clave con analíticas, inferencia y observabilidad en una sola plataforma. Esto hace que sea más fácil para los desarrolladores almacenar, recuperar y clasificar datos empresariales estructurados y no estructurados con precisión, a fin de que los agentes siempre obtengan el contexto correcto.
Con Agent Builder, Elasticsearch lleva esto un paso más allá al integrar chat, recuperación, creación de herramientas y orquestación directamente en la plataforma. Los desarrolladores pueden crear, probar y escalar agentes basados en contexto en minutos usando sus propios datos, modelos y herramientas, todo respaldado por la relevancia, la seguridad y el rendimiento de Elasticsearch.
Sí. A través de la API de inferencia abierta y las integraciones con LangChain, LlamaIndex y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), puedes traer tus propios modelos y extender los flujos de trabajo de Agent Builder directamente en Elasticsearch.