Search et AI
Elasticsearch optimise la découverte e-commerce, le service client, la recherche d'entreprise, les agents d'IA à grande échelle, l'ingénierie du contexte, et bien plus encore.
Une base de données de recherche derrière chaque expérience
L'IA repose sur la recherche, et Elastic est conçue pour cela. Que vous déployiez la découverte de produits, réduisiez les tickets de support technique ou ancriez des agents, vous bénéficiez d'une plateforme unifiée dotée d'un magasin vectoriel, d'un moteur de mots-clés, d'un moteur de requêtes et d'une couche d'autorisations, le tout intégré.
IA agentique
Créez des agents fiables en quelques minutes, alimentés par un contexte complet et récent, synchronisé depuis n’importe quelle source de l’entreprise.
Recherche sur les sites d'e-commerce
Convertissez les visiteurs en acheteurs grâce à une chaîne de pertinence que vous contrôlez, de la récupération au reclassement, à l'échelle de plus de 200 millions de SKU.
Recherche dans le service client
Réduisez le nombre de cas et soutenez le libre-service grâce à la recherche sémantique pour le support technique et les équipes internes, sécurisées par des contrôles RBAC et documentaires.
Base vectorielle
Déployez en quelques minutes et scalez à un coût abordable jusqu'à des centaines de milliards. Stockez des vecteurs denses et clairsemés avec une récupération hybride gérée pour vous, comprenant des paramètres par défaut optimisés, des modèles Jina AI et natifs, et une inférence GPU gérée.
Recherche sur les sites web et les applications
Proposez une recherche pertinente dans tous vos contenus, des bases de connaissances et places de marché aux sites d'offres d'emploi et médias.
Données géospatiales
Transformez la localisation en informations. Exécutez rapidement des requêtes géospatiales grâce à l'indexation spatiale, au tri par distance et aux filtres de zone.
Lancez-vous en quelques minutes
Votre application ou votre agent, diffusé·e en temps réel et prêt·e à la production
Ingérer et indexer toutes les données via API
Pointez n’importe quelle source vers le point de terminaison et indexez du texte, des images, de l’audio, de la vidéo ou des PDF. Un champ semantic_text génère automatiquement des embeddings à l’ingestion avec les modèles Jina AI sur des GPU gérés, sans aucun pipeline distinct à créer.
Récupérer avec la recherche hybride
Une requête combine les résultats lexicaux et sémantiques entre différentes modalités dans un seul index. Ajoutez des filtres, des agrégations et la sécurité au niveau du document dans le même appel.
Créer et transférer des agents
Déployez un agent sur vos données avec Elastic Agent Builder. Encapsulez des requêtes sous forme d'outils ES|QL réutilisables, conservez une mémoire multi-tours et connectez des clients externes via MCP et A2A.
Une recherche performante en production
De l'e-commerce à grande échelle aux agents d'IA, découvrez ce que les équipes ont développé et ce que cela a apporté.
"Elastic est le partenaire d'IA idéal pour notre entreprise. Ils s'assurent que la recherche sémantique initiale est extrêmement précise et performante afin que nous puissions optimiser les performances des intégrations ultérieures avec les grands modèles de langage."
"Elastic est le partenaire d'IA idéal pour notre entreprise. Ils s'assurent que la recherche sémantique initiale est extrêmement précise et performante afin que nous puissions optimiser les performances des intégrations ultérieures avec les grands modèles de langage."
Steve Hafif, PDG
500 millions
Points de données techniques recherchés
30 %
Croissance trimestrielle du nombre de clients
Elastic distinguée dans les domaines de la recherche et de l'IA
Des analystes indépendants évaluent Elastic sur les critères qui comptent pour les acheteurs de solutions de recherche et d'IA : pertinence, scalabilité et flexibilité de déploiement.
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Questions fréquentes
Elasticsearch est-il open source ?
Oui, Elasticsearch et Kibana sont open source sous licence AGPL. Développés sur Apache Lucene, nous sommes compatibles avec des projets open source comme OpenTelemetry, Logstash et Beats. Cela favorise une communauté d'innovation et de collaboration, ce qui permet à Elasticsearch de continuer à évoluer de manière inédite et passionnante. La licence AGPL renforce nos principes de l'open source, garantissant sécurité, extensibilité et progrès pilotés par la communauté.
Elasticsearch peut-elle optimiser la recherche d'entreprise dans plusieurs sources de données ?
Oui. Elasticsearch se connecte à vos sources de données, bases de données, applications SaaS, stockages cloud et systèmes personnalisés, et regroupe tout dans un index unique que vous pouvez interroger avec une seule requête. Une bibliothèque de connecteurs prédéfinis, un robot d'indexation web ouvert et des API d'ingestion se chargent d'importer les données et de les maintenir synchronisées.
Une fois vos données importées, chaque source partage le même modèle de pertinence et le même modèle de sécurité. Cela signifie une recherche hybride, lexicale et sémantique sur l'ensemble de vos contenus en une seule fois, avec des autorisations au niveau du document pour que chaque utilisateur ne voie que ce à quoi il a accès. Un seul index, une seule requête, un ensemble de contrôles, sans devoir assembler des systèmes distincts par source.
Elasticsearch prend-elle en charge la sécurité au niveau du document et le contrôle d'accès ?
Oui. Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) régit ce que les utilisateurs et les applications peuvent faire, et vous pouvez y superposer la sécurité au niveau du document et la sécurité au niveau du champ : la sécurité au niveau du champ restreint les champs qu'un utilisateur peut lire, et la sécurité au niveau du document restreint les documents qu'il peut lire. Un rôle peut définir les deux selon l'index, et la sécurité au niveau du document fonctionne en associant une requête à un rôle, de sorte que les autorisations s'appliquent au moment de la recherche et que les résultats respectent toujours les autorisations de chaque utilisateur.
Est-ce qu'Elastic est une base vectorielle ?
Elasticsearch est la base vectorielle la plus déployée au monde. Elle stocke et recherche des plongements vectoriels denses et clairsemés, et prend en charge de manière native le filtrage, la compression et la recherche sémantique. Elle propose également la base vectorielle Elasticsearch, une offre sans serveur optimisée spécifiquement pour les charges de travail vectorielles, où les réglages de niveau expert sont configurés par défaut.
Toutefois, Elastic va au-delà d'un simple magasin vectoriel. Elle combine la recherche vectorielle et la recherche par mots-clés au sein d'une récupération hybride en une seule requête, avec le filtrage, la sécurité et la scalabilité d'une plateforme de recherche complète. Vous pouvez donc utiliser Elastic uniquement comme une base vectorielle ou comme la couche de récupération sous-jacente à la recherche sémantique, à la génération augmentée de récupération et aux agents d'IA, sur un seul système plutôt que d'associer un magasin vectoriel autonome à tout le reste.
Comment Elasticsearch permet-elle l'ingénierie du contexte ?
Elasticsearch est conçue pour une pertinence à grande échelle, fondement de l'ingénierie du contexte. Elle 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 scaler 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.
Dois-je utiliser des produits distincts pour la recherche par mots-clés, la recherche sémantique et la recherche hybride ?
Non. Elasticsearch réunit ces trois approches sur une seule et même plateforme. La recherche par mots-clés (lexicale), la recherche sémantique (vectorielle) et la recherche hybride qui les combine s'exécutent sur le même moteur, le même index et le même langage de requête, sans produits distincts à acheter ou à assembler. Une seule requête hybride peut combiner les résultats sémantiques et par mots-clés, et les classer ensemble avec la fusion des rangs réciproques.
Puis-je auto-héberger ou déployer Elastic sur ma propre infrastructure ?
Oui. Elasticsearch s'exécute là où vous en avez besoin : entièrement autogérée sur votre propre infrastructure, sur Elastic Cloud (hébergée) ou sous la forme d'une offre sans serveur entièrement gérée. Vous pouvez également déployer sur site ou dans des environnements air gap, en conservant les données en place pour répondre à vos exigences d'architecture et de conformité sans fragmenter votre suite.
Comment Elastic prend-elle en charge l'IA générative et la génération augmentée de récupération ?
Elasticsearch est la suite ouverte la plus profondément intégrée, combinant un datastore distribué et scalable, une base vectorielle, la recherche hybride, les modèles Jina AI et un Agent Builder. Elle simplifie la création d'applications de recherche et d'IA de premier ordre qui fournissent des réponses fiables à grande échelle, quel que soit l'emplacement des données. Son architecture ouverte et extensible offre aux développeurs un contrôle total sur l'ensemble du cycle de développement, y compris les données, la conception, les modèles, la sécurité et le déploiement. Elasticsearch unifie les données structurées et non structurées, ainsi que les vecteurs, dans un moteur de requêtes unique, efficace et à faible latence, et utilise les modèles Jina AI pour fournir une pertinence hybride précise et des résultats correspondant à l'intention réelle des utilisateurs. Conçue pour la production, Elasticsearch scale de manière prévisible, avec des performances en quasi temps réel et une efficacité des coûts sur site ou dans le cloud, soutenant même les charges de travail les plus exigeantes.
Comment Elastic prend-elle en charge les cas d'utilisation e-commerce ?
Elasticsearch aide les acheteurs à trouver des produits par le sens, de sorte qu'une recherche telle que "veste d'hiver chaude" fait remonter des résultats pertinents même sans ces mots exacts. Elasticsearch combine la recherche vectorielle et par mots-clés avec la personnalisation, les règles de requête, les synonymes et le filtrage sur des données produit structurées et non structurées, améliorant la découverte, le classement et la conversion à la vitesse et à l'échelle qu'exige le trafic du commerce de détail.