Lleva la búsqueda al siguiente nivel con machine learning

Elastic está desarrollado con campos de vectores de Lucene y búsqueda de vecino más cercano aproximado (ANN, con HNSW), y busca coincidencias entre las consultas de búsqueda y los conceptos de búsqueda basados en vectores que hacen que las aplicaciones de búsqueda sean más rápidas y precisas, en especial a escala. Crea, almacena y busca incrustaciones con la base de datos de vectores de Elastic.

El soporte para procesamiento de lenguaje natural moderno te permite usar modelos de PyTorch, Python y transformadores con pipelines de ingesta de Elasticsearch para el análisis de sentimiento, la clasificación de texto y el reconocimiento de entidades con nombre (NER). Importa modelos de transformadores populares directamente desde Hugging Face.

Crea y aplica modelos predictivos (aprendizaje supervisado) para clasificar los datos en categorías o pronosticar tendencias. A fin de aplicar modelos predictivos en Elastic, convierte los datos sin procesar de los índices de Elasticsearch en marcos de datos con nuestra utilidad de transformadores.

Crea una búsqueda que adapte las respuestas según la ubicación del usuario final, la cuenta del cliente o el historial de compra, o su rol dentro de una organización con reconocimiento de entidades con nombre y clasificación de texto.

La búsqueda de lenguaje natural permite a los usuarios obtener resultados más precisos con mayor rapidez y a escala. Usa el modelo listo para usar de Elastic o crea uno con la búsqueda de vectores y algoritmos de vecino más cercano aproximado; lo cual captura información contextual y libera el significado detrás de las consultas de búsqueda.

Compara imágenes en grandes sets de datos para descubrir productos y realizar ventas cruzadas, rastreo de imágenes y autenticación.

Brinda respuestas relevantes a los usuarios buscando preguntas similares en las preguntas frecuentes, el centro de ayuda o la base de conocimientos de soporte mediante campos de vectores y búsqueda por similitud de texto. Vincula tus datos privados para una salida más relevante cuando usas LLM y AI generativa a fin de impulsar nuevas experiencias.

Organiza el contenido para mostrar los comentarios de clientes con cinco estrellas o las historias de novedades similares juntas en tu sitio web, categoriza los datos de investigación o enruta los problemas de soporte de los clientes con reconocimiento de entidades con nombre, incrustación de texto, clasificación zero-shot (disparo cero) y análisis de sentimiento.

Detecta y responde a patrones en tus datos de búsqueda, como brechas en el contenido o catálogo de productos, con modelos de machine learning que clasifican, agrupan en clusters y correlacionan las analíticas de búsqueda y el comportamiento.