App Searchおよびワークプレイス検索スタンドアロン製品は現在、非推奨となっています

Elastic Cloud Serverlessアーキテクチャーは、検索ワークロードと投入ワークロードを分離することで、必要なパフォーマンスを実現するように設計されています。

組織のデータをElasticsearchに接続すると、あらゆるデータの取得、分析、構築が可能になります。

当社では、あらゆる規模や形式のデータを投入するために、豊富な言語クライアントのカタログ（Java、.NET、Python、Goなど）を提供しています。軽量なクローラーを使用してプライベートイントラネットのHTMLやチームWikiを取り込んだり、セルフマネージドコネクターと包括的な統合カタログを使用して、30以上のサードパーティソースからビジネスシステムデータに接続したりできます。さらに、独自のデータソース用にコネクターをカスタマイズしたり、シンプルなファイルアップロードを使用したりすることも可能です。 

データがElasticsearchに取り込まれたら、最初のエージェントの構築まであと一歩です。

セマンティック検索やベクトル検索を追加する際、ELSER（英語のスパースベクトルモデル）とE5（多言語の高密度ベクトルモデル）のオプションを標準で利用できるようになりました。セマンティック・リランキングを検討する際には、クロスエンコーダのリランキングモデルであるElastic Rerankをご利用いただけます。このモデルは、インデックスの再作成や既存のデータパイプラインを変更することなく、関連性を向上させる柔軟性を求める場合に最適です。

当社のOpen Inference APIを活用することで、開発者はOpenAI、JinaAI、Alibaba Cloud AIなどのMachine LearningおよびLLMプロバイダーのエコシステムから得られるコンテンツの埋め込みや要約を直接格納できます。

これらの強力なAI機能をローコードで利用できるように、すぐに使えるPlaygroundと、ドキュメント、ガイダンス、リソースに素早くアクセスして最初のエージェントの実装を簡素化できるSearch AI Assistantをバンドルして提供しています。

本記事に記述されているあらゆる機能ないし性能のリリースおよびタイミングは、Elasticの単独裁量に委ねられます。現時点で提供されていないあらゆる機能ないし性能は、すみやかに提供されない可能性、または一切の提供が行われない可能性があります。

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