Categoría: AI

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Búsqueda multimodal de picos montañosos con Elasticsearch y SigLIP-2

Aprende a implementar búsqueda multimodal texto a imagen e imagen a imagen usando incrustaciones SigLIP-2 y búsqueda vectorial kNN en Elasticsearch. Enfoque del proyecto: encontrar fotos del pico del Monte Ama Dablam durante una travesía por el Everest.

Navneet Kumar

Servidor Elastic MCP: Expone las herramientas de Agent Builder a cualquier agente de IA

Descubre cómo emplear el servidor Elastic MCP integrado en Agent Builder para ampliar de forma segura cualquier agente de IA con acceso a tus datos privados y herramientas personalizadas.

Jedr Blaszyk

Evaluación de agentes de IA: Cómo Elastic prueba los marcos agentivos

Aprende cómo evaluamos y probamos los cambios en un sistema agente antes de entregarlos a los usuarios de Elastic para garantizar resultados precisos y verificables.

Susan Chang

Conectando agentes Elastic a Gemini Enterprise mediante protocolo A2A

Aprende a usar Agent Builder para exponer tu Agente Elastic personalizado a servicios externos como Gemini Enterprise con el protocolo A2A.

Jedr Blaszyk

Tu primer Agente Elastic: De una sola consulta a un chat impulsado por IA

Aprende a usar el constructor de agentes de IA de Elastic para crear agentes especializados en IA. En este blog, vamos a crear un Agente de IA financiera.

Jeff Vestal

Construcción de flujos de trabajo agentes con IA con Elasticsearch

Descubre Agent Builder, una nueva capa de IA en Elasticsearch que proporciona un marco para construir flujos de trabajo agentivos con IA, empleando la búsqueda híbrida para proporcionar a los agentes el contexto que necesitan para razonar y actuar.

Anish Mathur

Paneles impulsados por IA: de una visión a Kibana

Genera un panel de control usando un LLM para procesar una imagen y convertirla en un Panel de Kibana.

Jeffrey Rengifo

Construcción de un asistente RAG agente con JavaScript, Mastra y Elasticsearch

Aprende a construir agentes de IA en el ecosistema JavaScript

JD Armada

Uso de Azure LLM Functions con Elasticsearch para experiencias de consulta más inteligentes

Explora un ejemplo de aplicación de búsqueda inmobiliaria que emplea Azure Gen AI LLM Functions con Elasticsearch para ofrecer resultados híbridos flexibles. Consulta paso a paso cómo configurar y ejecutar la aplicación de ejemplo en GitHub Codespaces.

Jonathan Simon

El estado actual de MCP (Model Context Protocol)

Obtén información sobre MCP, actualizaciones de proyectos, características, desafíos de seguridad, casos de uso emergentes y cómo jugar con el servidor MCP Elasticsearch de Elastic.

JD Armada

Spring AI y Elasticsearch como tu base de datos vectorial

Aprende a construir una app RAG lista para producción usando Spring AI y Elasticsearch e integra los LLM con tus datos propietarios mediante una Base de datos vectorial.

Josh Long

​​Construcción de un flujo de trabajo RAG usando LangGraph y Elasticsearch

Aprende a configurar y personalizar una plantilla de agente de recuperación LangGraph con Elasticsearch para crear un flujo de trabajo RAG que permita una recuperación eficiente de datos y respuestas impulsadas por IA.

Neha Saini

¿Estás listo para crear experiencias de búsqueda de última generación?

No se logra una búsqueda suficientemente avanzada con los esfuerzos de uno. Elasticsearch está impulsado por científicos de datos, operaciones de ML, ingenieros y muchos más que son tan apasionados por la búsqueda como tú. Conectemos y trabajemos juntos para crear la experiencia mágica de búsqueda que te dará los resultados que deseas.

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