Gardez vos agents en contexte avec Elasticsearch

Transformez les données commerciales non structurées en contexte fiable pour vos LLM grâce à Elasticsearch, la plateforme ouverte et unifiée dédiée à l'ingénierie du contexte et à l'IA agentique.

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Les capacités noyaux de l'ingénierie du contexte

La construction d'une IA fiable commence par le contexte.

L’ingénierie contextuelle relie les données, la récupération, les outils et la mémoire, les composants essentiels qui permettent aux modèles d’apprendre, de raisonner et d’agir à partir des bonnes informations.

Qu'est-ce que l'ingénierie contextuelle ?

Connecter les données appropriées
Toutes les données, connectées à travers les systèmes et les formats, aident les modèles de raisonnement à transformer des informations dispersées en contexte significatif.
Récupération de ce qui compte le plus
Comme la mémoire à court terme humaine, le contexte d'un modèle est limité. La récupération intelligente fournit un contexte juste-à-temps, gardant chaque décision pertinente.
Compréhension structurée et outils
Une structure claire et des outils standardisés aident les agents à interpréter le contexte, à tirer des conclusions précises et à agir avec détermination.
Mémoire adaptative et workflow
La mémoire et les workflows relient le contexte passé aux actions futures, permettant de prendre des décisions cohérentes et éclairées.

L’avantage Elastic : fournissez à vos agents les bonnes informations, outils et garde-fous.

Un seul datastore pour les données d'entreprise désordonnées
Plus la variété des données est grande, plus le contexte est riche. Unifiez les données d'entreprise non structurées telles que les tickets, les logs, les documents et les commentaires dans un datastore avec un stockage en colonnes efficace qui permet une récupération en temps réel et un contexte fiable pour l'IA.
La base vectorielle Elasticsearch
Le meilleur moteur de pertinence pour l'ingénierie contextuelle
Obtenez une pertinence exceptionnelle grâce à la recherche hybride, au reclassement sémantique et à l'inférence intégrée. Elasticsearch vous offre les outils nécessaires pour interpréter les intentions, filtrer les autorisations et classer les contextes pertinents afin que les agents récupèrent ce qui compte vraiment.
Qu'est-ce que l'ingénierie contextuelle ?
Agent Builder : Là où les données rencontrent la décision
Apportez de l'action et du contrôle à votre couche contextuelle. Créez des outils personnalisés avec ES|QL, discutez en toute sécurité avec vos données et intégrez-vous à des agents externes. Agent Builder connecte vos invites, vos données et vos workflows pour que vous puissiez transférer des agents contextuels en quelques minutes.
En savoir plus sur Elastic Agent Builder
Construisez en toute sécurité. Mesurez tout.
Fournir un contexte pertinent s'étend à tous les niveaux, du stockage et de la récupération des données à leur diffusion via des outils. Avec la télémétrie intégrée, le contrôle et les garde-fous, construisez des agents qui agissent en toute sécurité et restent précis en production.
Explorer l’observabilité des LLM

Toutes vos données. Une seule et même plateforme pour le contexte.

Concevez votre contexte avec Elasticsearch. Ajoutez une recherche précise ou composez la pile complète d'IA conversationnelle. Commencez n'importe où, avec des paramètres par défaut et des choix de scaling, et façonnez votre parcours de pertinence, du simple Q&A à des workflows sophistiqués.

Tremplin pour l'ingénierie contextuelle

Des API robustes pour le cycle de vie de vos données. Indexez, recherchez, filtrez et appliquez RBAC, sur du texte, des intégrations, des données géographiques, des séries chronologiques ou des métadonnées.

Ingestion et préparation des données

Définissez un pipeline d'ingestion pour nettoyer, étiqueter et normaliser les documents afin que leur provenance soit claire et que les champs puissent être analysés.

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}"
        ]
      }
    }
  ]
}

Exécuter l'inférence

Exécution des embeddings sur Elastic Inference Service (EIS) — alimenté par GPU, sans configuration et conçu pour Elasticsearch.

POST _inference/chat_completion/.rainbow-sprinkles-elastic/_stream
{
  "messages": [
      {
          "role": "user",
          "content": "What is Context Engineering?"
      }
  ]
}

Récupérer et reclasser
Exécutez une requête hybride qui associe des vecteurs kNN à une recherche lexicale, puis reclassez avec un reranker pour une pertinence de niveau production. Ajoutez des filtres, des données géographiques ou des graphes selon les besoins sans changer le modèle.
Utilisez EIS pour Elastic Rerank afin d’accéder à notre option par défaut facile pour le reclassement, ou utilisez un modèle de votre choix.
POST /my-index/_search { "query": { "hybrid": { "queries": [ { "knn": { "vector": [ ... ] } }, { "match": { "text": "hotel gym reviews" } } ] } }, "rescore": { "window_size": 100, "query": { "rescore_query": { "semantic_rerank": { "model_id": "reranker" } } } } }

Sécuriser et gouverner

Attribuez des contrôles d'accès basés sur les rôles à l'aide de la sécurité au niveau du champ et du document. Bénéficiez de la prise en charge des frameworks de conformité les plus populaires.

POST /_security/role/employee_role 
{
  "indices": [
    {
      "names": [ "example-index" ],
      "privileges": [ "read" ],
      "field_security" : {
        "grant" : [ "state", "name.first", "name.last" ]
      }
    }
  ]
}

Évaluer et observer
Testez, évaluez et optimisez en continu les sorties pour garantir leur exactitude et leur fiabilité en production.
POST /_ml/evaluate/retrieval { "index": "qa-eval", "relevance_field": "labels", "metric": { "ndcg": { "k": 10 } } }

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}"
        ]
      }
    }
  ]
}

Rassemblez vos agents

Créez et scalez des outils, des agents et des interfaces de chat avec un simple extrait de code.

Enregistrez un outil réutilisable
Créer un agent personnalisé
Conversez avec votre agent

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" } }
}

Le meilleur de sa catégorie ? Intégré

Intégrations natives à tous les principaux produits d'IA : pour que vos applications aillent plus loin, plus vite

Ajustez votre parcours de pertinence

Elasticsearch vous offre un contrôle de la pertinence à chaque niveau, de la recherche précise à l'ensemble complet de l'IA conversationnelle.

Découvrez l’intégralité du processus de réglage dans notre blog sur Elasticsearch Labs.

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Commencez par la pertinence
Stockez des données structurées et non structurées. Utilisez la rechercher hybride pour récupérer un contexte précis et significatif à partir de vos sources.
Concevez votre contexte
Utilisez ELSER ou des modèles d'intégration multilingues avec extraction et reclassement hybrides pour fournir un contexte précis et spécifique au domaine à vos agents.
Orchestrez vos agents
Utilisez Agent Builder pour connecter des outils, définir des workflows et créer des agents fiables et contextuels qui raisonnent et agissent sur vos données.

Questions fréquentes

Pourquoi le contexte est-il important pour l'IA et les agents ?

Les agents peinent à assurer la maintenance du contexte, de l'état et de la mémoire à long terme à travers les workflows. C'est le contexte qui leur permet de rester cohérents, conscients et constants au fil du temps. Sans cela, même les modèles les plus puissants perdent la notion de ce qui compte, ce qui entraîne des lacunes, des hallucinations ou des erreurs d'interprétation. L’ingénierie contextuelle permet de s’assurer que chaque réponse est fondée sur des informations précises, pertinentes et opportunes.

Gardez vos agents en contexte avec Elasticsearch

Les capacités noyaux de l'ingénierie du contexte

Connecter les données appropriées

Récupération de ce qui compte le plus

Compréhension structurée et outils

Mémoire adaptative et workflow

L’avantage Elastic : fournissez à vos agents les bonnes informations, outils et garde-fous.

Un seul datastore pour les données d'entreprise désordonnées

Le meilleur moteur de pertinence pour l'ingénierie contextuelle

Agent Builder : Là où les données rencontrent la décision

Construisez en toute sécurité. Mesurez tout.

Toutes vos données. Une seule et même plateforme pour le contexte.

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Questions fréquentes

Pourquoi le contexte est-il important pour l'IA et les agents ?

Comment Elasticsearch permet-il l'ingénierie du contexte ?

Puis-je utiliser mes propres modèles ou frameworks ?