Recherche multimodale de sommets avec Elasticsearch et SigLIP-2
Apprenez à mettre en œuvre la recherche multimodale texte-image et image-image en utilisant les encastrements SigLIP-2 et la recherche vectorielle Elasticsearch kNN. Objectif du projet : trouver des photos du sommet du mont Ama Dablam prises lors d'un trekking dans l'Everest.
Serveur MCP élastique : Expose les outils de l'Agent Builder à n'importe quel agent d'intelligence artificielle
Découvrez comment utiliser le serveur Elastic MCP intégré dans Agent Builder pour étendre en toute sécurité n'importe quel agent d'IA avec un accès à vos données privées et à vos outils personnalisés.
Évaluation des agents d'IA : Comment Elastic teste les frameworks agentiques
Découvrez comment nous évaluons et testons les changements apportés à un système agentique avant de les communiquer aux utilisateurs d'Elastic afin de garantir des résultats précis et vérifiables.
Connexion des agents élastiques à Gemini Enterprise via le protocole A2A
Apprenez à utiliser Agent Builder pour exposer votre agent Elastic personnalisé à des services externes tels que Gemini Enterprise avec le protocole A2A.
Votre premier agent Elastic : D'une simple requête à un chat alimenté par l'IA
Apprenez à utiliser le constructeur d'agents d'IA d'Elastic pour créer des agents d'IA spécialisés. Dans ce blog, nous allons créer un agent d'IA financier.
Construire des flux de travail d'IA agentique avec Elasticsearch
Découvrez Agent Builder, une nouvelle couche d'IA dans Elasticsearch qui fournit un cadre pour construire des flux de travail d'IA agentique, en utilisant la recherche hybride pour fournir aux agents le contexte dont ils ont besoin pour raisonner et agir.
Tableaux de bord alimentés par l'IA : D'une vision à Kibana
Générer un tableau de bord en utilisant un LLM pour traiter une image et la transformer en tableau de bord Kibana.
Construire un assistant agentique RAG avec JavaScript, Mastra et Elasticsearch
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Utiliser Azure LLM Functions avec Elasticsearch pour des requêtes plus intelligentes
Explorez un exemple d'application de recherche immobilière qui utilise Azure Gen AI LLM Functions avec Elasticsearch pour fournir des résultats de recherche hybrides flexibles. Voyez étape par étape comment configurer et exécuter l'application d'exemple dans GitHub Codespaces.
Construire un flux de travail RAG en utilisant LangGraph et Elasticsearch
Apprenez à configurer et à personnaliser un modèle d'agent de récupération LangGraph avec Elasticsearch afin de créer un flux de travail RAG pour une récupération efficace des données et des réponses basées sur l'IA.