IBM s'associe à Elasticsearch pour proposer une recherche conversationnelle avec watsonx Assistant

Pour répondre aux besoins des clients en termes de scalabilité, de rapidité et de précision, IBM s’associe à Elasticsearch pour offrir des capacités de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pouvant être intégrées sans effort dans la nouvelle fonctionnalité de recherche conversationnelle d’IBM watsonx Assistant. Les clients utilisant IBM watsonx Assistant et watsonx Orchestrate peuvent désormais créer des assistants IA conversationnels basés sur les données de leur entreprise, avec des capacités de recherche complètes grâce à RAG.

En intégrant watsonx Discovery — une solution IBM prépackagée exploitant Elasticsearch — à Conversational Search, les entreprises disposent des outils pour combiner leurs données propriétaires avec des modèles de langage de grande taille (LLM) comme IBM Granite. Cette combinaison offre aux utilisateurs des expériences de chat enrichies par le contexte métier.

IBM recherchait une solution de base de données vectorielle de recherche performante pour stocker les plongements de textes, d’images et de vidéos de ses clients. Avec la base de données vectorielle Elasticsearch, non seulement tous ces formats de données sont pris en charge, mais il existe également un catalogue d’intégrations pour importer des données provenant de diverses sources d’entreprise, y compris tierces. La récupération à travers des types de données disparates peut aussi exploiter la recherche hybride sécurisée et native pour obtenir la combinaison la plus pertinente de résultats textuels, vectoriels et géospatiaux avec filtrage, agrégations et sécurité au niveau du document.

Les développeurs peuvent maintenant implémenter la recherche vectorielle et la recherche sémantique, y compris les k-plus proches voisins (kNN) et la recherche approximative du plus proche voisin (ANN), avec une gestion flexible de modèles multi-cloud pour les modèles populaires de traitement du langage naturel (NLP) et l'API d'inférence ouverte Elastic.Elastic. Elasticsearch inclut également ELSER, un modèle d'encodeur dispersé prêt à l'emploi pour la recherche sémantique, et l'accès à des modèles de reclassement pour améliorer les résultats de recherche. Ces capacités peuvent être utilisées de manière transparente avec les modèles de base d'IBM (comme Slate et Granite), disponibles dans IBM watsonx.ai.

Elasticsearch est la base de données vectorielle la plus téléchargée au monde, et notre équipe investit constamment dans ses capacités afin d’améliorer ses performances et son échelle. Plus récemment, des optimisations et des innovations telles que l’ajout de la quantification scalaire et d’autres améliorations des performances ont permis aux de multiplier par 8 à 32 l’efficacité des développeurs qui créent des applications intégrant l’IA.

Les clients peuvent utiliser dès aujourd’hui la nouvelle fonctionnalité de recherche conversationnelle de l’assistant IBM watsonx et IBM watsonx Discovery.

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