BÚSQUEDA DE ML

Lleva la búsqueda al siguiente nivel con machine learning

Elastic cuenta con los avances más recientes en machine learning y NLP. Las capacidades fáciles de implementar y flexibles te brindan las herramientas para compilar aplicaciones de búsqueda de AI que se integran a AI generativa e impulsan la búsqueda semántica y de imágenes, personalización y respuesta a preguntas a fin de mejorar notablemente las experiencias de búsqueda.

Obtén información sobre Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) para crear aplicaciones de búsqueda de AI que se integren a LLM y AI generativa.

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Haz un recorrido por las poderosas características de NLP, NER y análisis de sentimiento de Elastic.

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Descubre por qué los desarrolladores consideran a Elastic la plataforma de búsqueda del futuro.

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HERRAMIENTAS DE AI GENERATIVA PODEROSAS

Compila aplicaciones de búsqueda de AI

Usa Elasticsearch Relevance Engine para crear una nueva generación de aplicaciones de búsqueda semántica. Usa una base de datos de vectores, el modelo de transformador listo para usar de Elastic para búsqueda semántica en todos los dominios y la clasificación híbrida para optimizar la búsqueda mediante búsqueda de palabras clave y recuperación semántica. Incorpora tus propios modelos de transformadores o intégrate a modelos de lenguaje grandes y AI generativa de terceros, como OpenAI-3 y 4 a través de API.

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Capacidades

Machine learning al alcance de tu mano

Con Elastic, puedes crear aplicaciones de búsqueda de AI con búsqueda de vectores y ML de ejecución nativa para lograr mayor relevancia de búsqueda, rendimiento y personalización. Categoriza los sets de datos, detecta anomalías, identifica y anticipa tendencias.

  • Búsqueda de vectores

    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.

  • Soporte para NLP y gestión de modelos

    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.

  • Modelos predictivos

    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.

Tareas de ML comunes

Agrega ML a tu caso de uso de búsqueda

Las aplicaciones de la búsqueda de machine learning son ilimitadas, y las capacidades de Elastic alimentan búsquedas hiperrelevantes que mejoran las experiencias de búsqueda y la gestión detrás de escena.

  • Personalización

    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.

  • Búsqueda semántica

    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.

  • Búsqueda de imágenes

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

  • Responder preguntas

    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.

  • Enriquecimiento de contenido

    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.

  • Identificación de tendencias

    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.

La diferencia de Elastic

Simplifica lo complejo

Las herramientas de Elastic aportan integración, flexibilidad y escalabilidad al machine learning, por lo que los equipos pueden usar con facilidad modelos previamente entrenados y funcionar a escala. Ajusta o crea tus propios modelos a fin de cumplir con las necesidades específicas del dominio e innovar para tu organización.

  • ML dentro

    Con ML en Elasticsearch central, integra tus datos de forma eficiente sin necesidad de exportarlos a un endpoint externo.

  • Aplicaciones flexibles

    Crea una búsqueda moderna impulsada por AI con máxima capacidad de configuración y facilidad de uso. Combina AI generativa con búsqueda segura de tu almacén de datos privado para garantizar la privacidad y precisión, y aprovechar las técnicas de conversación más recientes.

  • Escalable para cualquier caso de uso

    Prueba, pon en funcionamiento y escala al estilo de Elasticsearch. El ML ya está incluido con tu plataforma de búsqueda favorita, que también proporciona seguridad y observabilidad para tus aplicaciones.