Catégorie: Opérations
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Recherche par IA agentique avec garde-fous déterministes dans Elasticsearch pour une exécution sécurisée des requêtes
Les systèmes de recherche par IA agentique échouent souvent lorsque les LLM génèrent des requêtes directement. Découvrez comment des garde-fous déterministes et une architecture de plan de contrôle permettent une exécution de requêtes sûre, fiable et contrôlée avec Elasticsearch.
Personnaliser la recherche e-commerce : intégrer l’historique d’achat et les cohortes d’utilisateurs
Découvrez comment créer une expérience de recherche e-commerce personnalisée dans Elasticsearch sans compromettre la gouvernance. Cet article explique comment mettre en avant les produits déjà achetés par un client et comment activer des politiques spécifiques à certaines cohortes selon les profils utilisateurs.
Percolateur Elasticsearch pour la gouvernance de la recherche e-commerce : traduire les requêtes ambiguës en stratégies de récupération contrôlée
Découvrez comment utiliser le percolateur Elasticsearch pour mettre en œuvre la gouvernance de la recherche. Dans cet article, nous présentons les modèles nécessaires à la création d'un moteur de politiques gouverné en production et à l'élaboration d'une stratégie de récupération contrôlée.
Élaboration d'un plan de contrôle pour gérer la recherche dans le commerce électronique
Comment mettre en place un plan de contrôle géré pour le commerce électronique qui intègre des politiques de recherche conflictuelles en un seul plan d'exécution (sans modification du code).
Réindexation des flux de données en raison de conflits de mapping
Découvrez comment résoudre les conflits de mapping Elasticsearch en réindexant les flux de données. Cet article explique le processus de réindexation et comment garantir un mapping correct des nouvelles données.
Pourquoi la recherche en e-commerce nécessite une gouvernance
Découvrez pourquoi la recherche e-commerce échoue sans gouvernance et comment une couche de contrôle garantit des résultats prévisibles et axés sur l’intention, améliorant ainsi la récupération des données.
Débit plus élevé et latence plus faible : Elastic Cloud Serverless sur AWS bénéficie d'une amélioration significative des performances–
Nous avons mis à niveau l'infrastructure AWS pour Elasticsearch Serverless vers du matériel plus récent et plus performant. Découvrez comment cette amélioration considérable des performances permettent des requêtes plus rapides, une scalabilité plus réactive et des coûts réduits.
Amélioration de la pertinence des modèles d'intégration multilingues grâce à un système hybride de classement des recherches
Découvrez comment améliorer la pertinence des résultats de recherche du modèle d'intégration multilingue E5 en utilisant le reranker de Cohere et la recherche hybride dans Elasticsearch.
Déploiement d'un modèle d'intégration multilingue dans Elasticsearch
Apprenez à déployer un modèle d'intégration multilingue e5 pour la recherche vectorielle et l'extraction multilingue dans Elasticsearch.
