Ingeniería de contexto para agentes de IA que siempre saben qué hacer
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 AI agéntica.
Las capacidades del núcleo de la ingeniería de contexto
La creación de una AI 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 y una plataforma para contexto
La ingeniería de tu contexto con Elasticsearch. Añade búsqueda precisa o compón la pila completa de AI conversacional. Empieza por donde quieras, con opciones predeterminadas y de escalado, y da forma a tu proceso de relevancia, desde una simple sesión de preguntas y respuestas hasta sofisticados flujos de trabajo con agentes. Despliega en la cloud, de forma local o en entornos completamente aislados: tu capa de contexto se ejecuta donde viven tus datos.
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 interfaces 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
Empieza con los modelos de Jina AI en Elastic Inference Service (EIS). O conéctate a los modelos que ya usas a través de integraciones nativas en todo el ecosistema de AI.
Ajusta el tamaño de tu recorrido de relevancia
Elasticsearch te da control de relevancia en todos los niveles, desde la búsqueda precisa hasta la pila completa de AI conversacional.
Explora todo el recorrido de ajuste en nuestro blog sobre Elasticsearch Labs.
Preguntas frecuentes
¿Por qué es importante el contexto para la AI y los agentes?
¿Por qué es importante el contexto para la AI y los agentes?
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.
¿Cómo habilita Elasticsearch la ingeniería de contexto?
¿Cómo habilita Elasticsearch la ingeniería de contexto?
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 más allá al integrar chat, recuperación, creación de herramientas y orquestación directamente en la plataforma. Los desarrolladores pueden crear, probar y escalar agentes contextualizados en minutos al usar sus propios datos, modelos y herramientas, todo ello con el respaldo de la relevancia, la seguridad y el rendimiento de Elasticsearch.
¿Puedo usar mis propios modelos o marcos de trabajo?
¿Puedo usar mis propios modelos o marcos de trabajo?
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.
¿Puedo hacer ingeniería de contexto en forma local o en un entorno aislado?
¿Puedo hacer ingeniería de contexto en forma local o en un entorno aislado?
Sí. Elasticsearch soporta nubes soberanas completamente locales y despliegues aislados; sin necesidad de conectividad externa. Las organizaciones de defensa, gobierno, servicios financieros y atención médica pueden crear pipelines completos de ingeniería de contexto, incluida la recuperación híbrida, el reranking semántico, los flujos de trabajo de los agentes y el RBAC, completamente dentro de su propia infraestructura. Usa ECE (ECE) para orquestar clústeres local de Elasticsearch a escala con las mismas herramientas que Elastic utiliza para ejecutar Elastic Cloud.