Propulsez la recherche au niveau supérieur grâce au Machine Learning

Elastic est construit avec les champs vectoriels de Lucene et la recherche approximative du plus proche voisin (ANN, utilisant HNSW), faisant correspondre les requêtes de recherche avec des concepts de recherche vectorielle qui rendent les applications de recherche plus rapides et plus précises - en particulier à grande échelle. Créez, stockez et interrogez les plongements avec la base de vectorielle d'Elastic.

La prise en charge du traitement moderne du langage naturel vous permet d'utiliser PyTorch, Python et des modèles de transformateurs avec les pipelines d'ingestion Elasticsearch pour l'analyse des sentiments, la classification des textes et la reconnaissance des entités nommées (NER). Importez des modèles de transformateurs populaires directement à partir de Hugging Face.

Construisez et appliquez des modèles prédictifs (apprentissage supervisé) pour catégoriser les données ou prévoir les tendances. Pour appliquer les modèles prédictifs dans Elastic, convertissez les données brutes des index Elasticsearch en trames de données à l’aide de notre utilitaire Transforms.

Créez des moteurs de recherche qui adaptent les réponses en fonction du lieu où se trouve l'utilisateur final, de son historique de compte ou d'achats ou de son rôle au sein de l'entreprise grâce à la reconnaissance d'entités nommées et à la classification des textes.

Avec la recherche en langage naturel, les utilisateurs peuvent obtenir des résultats plus rapides et plus précis à grande échelle. Servez-vous du modèle prêt à l'emploi d'Elastic ou concevez le vôtre à l'aide de la recherche vectorielle et des algorithmes du plus proche voisin approximatif, qui saisissent les informations contextuelles et dégagent le sens des requêtes de recherche.

Comparez les images de vastes ensembles de données dans le cadre de la découverte de produits et de la vente croisée, du suivi des images et de l'authentification.

Obtenez plus rapidement des réponses pertinentes pour les utilisateurs en trouvant des questions similaires dans votre FAQ, votre centre d'assistance ou votre KB de support technique de champs vectoriels et de la recherche par similarité de texte. Reliez vos données propriétaires pour obtenir des résultats plus pertinents lorsque vous utilisez les LLM et l'IA générative pour alimenter de nouvelles expériences.

Organisez le contenu pour afficher ensemble sur votre site Web les commentaires de clients cinq étoiles ou des articles de presse similaires, catégorisez les données de recherche ou acheminez les problèmes de support client grâce à la reconnaissance d'entités nommées, à l'intégration de texte, à la classification zéro-coup et à l'analyse des sentiments.

Repérez les tendances dans vos données de recherche telles que les lacunes dans votre contenu ou votre catalogue de produits et réagissez-y grâce à des modèles de Machine Learning qui classent, regroupent et mettent en corrélation les analyses et les comportements de recherche.