Propulsez la recherche au niveau supérieur grâce au Machine Learning

Elastic est une solution qui repose sur les champs vectoriels et la recherche des plus proches voisins approximatifs (qui utilise les HNSW) de Lucene. Les requêtes de recherche sont associées à des concepts de recherche vectorielle qui rendent les applications de recherche plus rapides et plus précises, surtout à grande échelle.

La prise en charge du traitement du langage naturel moderne vous permet d'utiliser PyTorch et les modèles Python avec les pipelines d'ingestion Elasticsearch pour l'analyse des sentiments, la classification des textes et la reconnaissance des entités nommées. 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 des modèles prédictifs dans Elastic, les transformateurs transforment les données brutes en trames de données.

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, à la classification des textes et à l'analyse des sentiments.

La recherche en langage naturel permet aux utilisateurs d'obtenir des résultats plus rapides et plus précis à grande échelle à l'aide de la recherche vectorielle et des algorithmes des plus proches voisins approximatifs, 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.

Offrez aux utilisateurs finaux la possibilité d'obtenir plus rapidement des réponses pertinentes en retrouvant des questions semblables dans la FAQ de votre site web, le centre d'assistance ou la base de connaissances du support technique grâce aux champs vectoriels, à la recherche de similitude de texte, aux masques de remplissage et aux tâches de classification de texte.

Organisez le contenu de sorte à présenter de manière groupée sur votre site web les avis des clients ayant reçu cinq étoiles ou les articles d'actualité similaires, catégorisez les données de recherche ou acheminez les questions traitées par l'assistance client à l'aide de la reconnaissance d'entités nommées, de l'incorporation de texte, de la classification zéro-shot et de 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 d'apprentissage automatique qui classent, regroupent et mettent en corrélation les analyses et les comportements de recherche.