Ingénierie du contexte pour les agents d'IA qui savent toujours quoi faire

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.

  • 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 GPU intégrée utilisant les modèles natifs Jina AI et tiers. 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. Elastic 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 exposition via des outils. Avec un contrôle de télémétrie intégré et des garde-fous, construisez des agents qui agissent en toute sécurité et restent précis en production. Déployez sur site ou dans des réseaux totalement isolés pour garantir que les données sensibles ne quittent jamais votre environnement.

    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. Déployez dans le cloud, sur site, ou dans des environnements entièrement air gap — votre couche de contexte s'exécute là où résident vos données.

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.

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.

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

Commencez par les modèles Jina AI sur Elastic Inference Service (EIS). Ou connectez-vous aux modèles que vous utilisez déjà grâce à des intégrations natives dans l'écosystème de l'IA.

A four-column ecosystem diagram displaying the logos of leading AI and machine learning partners across Model Providers, Platform Providers, MLOps and orchestration tools, and Open Standard API clients. The visual shows Elastic connecting natively to the full AI stack to enhance search and power intelligent applications.

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.

Explorez l’intégralité du parcours de réglage dans notre blog sur Elasticsearch Labs.

  • Commencez par la pertinence

    Stockez des données structurées et non structurées. Utilisez la recherche hybride pour récupérer un contexte précis et significatif à partir de vos sources.

  • Concevez votre contexte

    Utilisez les modèles Jina AI avec récupération et reclassement hybrides pour fournir à vos agents un contexte précis et spécifique au domaine.

  • 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.

Comment Elasticsearch permet-il l'ingénierie du contexte ?

Elasticsearch est conçu pour une pertinence à grande échelle, fondement de l'ingénierie du contexte. Il réunit la recherche vectorielle, par mots-clés et structurée avec l'analyse, l'inférence et l'observabilité sur une plateforme unique. Les développeurs peuvent ainsi facilement stocker, récupérer et classer avec précision les données métier structurées et non structurées, garantissant aux agents un contexte toujours pertinent.

Avec Agent Builder, Elasticsearch va encore plus loin en intégrant directement à sa plateforme le chat, la récupération de données, la création d'outils et l'orchestration. Les développeurs peuvent ainsi créer, tester et déployer à grande échelle des agents contextuels en quelques minutes, en utilisant leurs propres données, modèles et outils, le tout bénéficiant de la pertinence, de la sécurité et des performances garanties par Elasticsearch.

Puis-je utiliser mes propres modèles ou frameworks ?

Oui. Grâce à l'API ouverte d'inférence et aux intégrations avec LangChain, LlamaIndex et Model Context Protocol (MCP), vous pouvez apporter vos propres modèles et étendre les workflows d'Agent Builder directement sur Elasticsearch.

Puis-je faire de l'ingénierie contextuelle sur site ou dans un environnement air gap ?

Oui. Elasticsearch prend en charge les clouds souverains entièrement sur site et les déploiements isolés du réseau (sans connexion externe) : aucune connectivité externe n’est requise. Les organisations des secteurs de la défense, du gouvernement, des services financiers et de la santé peuvent ainsi créer des pipelines complets d’ingénierie du contexte (incluant la recherche hybride, le réordonnancement sémantique, les flux de travail automatisés et le contrôle d’accès basé sur les rôles) au sein de leur propre infrastructure. Utilisez Elastic Cloud Enterprise (ECE) pour orchestrer à grande échelle des clusters Elasticsearch sur site avec les mêmes outils qu’Elastic utilise pour exécuter Elastic Cloud.