Elasticsearchでエージェントのコンテキストを管理

コンテキストエンジニアリングとエージェント AI のためのオープンな統合プラットフォームであるElasticsearchを使用して、非構造化ビジネスデータをLLMの信頼できるコンテキストに変換します。

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コンテキストエンジニアリングのコア機能

信頼性の高い AI の構築は、コンテキストから始まります。

コンテキストエンジニアリングは、データ、検索、ツール、メモリを結びつけます。これらは、モデルが適切な情報から学習し、推論し、行動するための不可欠な要素です。

コンテキストエンジニアリングとは何ですか？

適切なデータを接続
システムや形式を超えて接続されたすべてのデータは、推論モデルが散在した情報を意味のあるコンテキストに変換するのに役立ちます。
最も重要なものを検索
人間の短期記憶と同じように、モデルの文脈には限りがあります。スマート検索により、あらゆる決定の関連性が維持されるジャストインタイムのコンテキストが提供されます。
構造化された理解とツール
明確な構造と標準化されたツールは、エージェントがコンテキストを解釈し、正確な結論を導き出し、目的を持って行動するのに役立ちます。
適応型メモリとワークフロー
メモリとワークフローは過去のコンテキストを将来のアクションに結び付け、一貫性のある情報に基づいた意思決定を可能にします。

Elasticのメリット：エージェントに適切な情報、ツール、ガードレールを提供

乱雑な企業データを1つのデータストアに
データの多様性が高いほど、コンテキストはより豊かになります。チケット、ログ、文書、フィードバックなどの構造化されていない企業データを、リアルタイム検索とAIの信頼できるコンテキストを提供する効率的な列指向ストレージで1つのデータストアに統合します。
Elasticsearchベクトルデータベース
コンテキストエンジニアリングに最適な関連性エンジン
ハイブリッド検索、セマンティック再ランク付け、組み込み推論により、優れた関連性を実現します。Elasticsearchは、意図を解釈し、権限でフィルタリングし、関連するコンテキストをランク付けするツールを提供するため、エージェントは本当に重要な情報を取得できます。
コンテキストエンジニアリングとは何ですか？
Agent Builder：データと意思決定が出会う場所
コンテキストレイヤーにアクションとコントロールをもたらします。ES|QLを使用してカスタムツールを作成し、データを使用して安全にチャットし、外部エージェントと統合します。Agent Builderはプロンプト、データ、ワークフローを接続するため、コンテキスト駆動型エージェントを数分で出荷できます。
Agent Builderについて詳しくはこちら
安全に構築し、すべてを測定します。
関連するコンテキストの提供は、データのストレージや検索からツールによる公開まで、あらゆる層に及びます。テレメトリ、コントロール、ガードレールが組み込まれているので、安全に動作し、本番環境で正確さを保つエージェントを構築できます。
LLMのオブザーバビリティを探索

すべてのデータ。コンテキストのための単一のプラットフォーム。

Elasticsearchを使用してコンテキストを設計します。正確な検索を追加するか、完全な会話型AIスタックを構成します。デフォルトとスケーリングの選択肢を使用してどこからでも開始し、シンプルなQ&Aから高度なエージェントワークフローまで、関連性のジャーニーを形成できます。

コンテキストエンジニアリングのための基盤

データのライフサイクルに対応する堅牢なAPI。テキスト、埋め込み、地域、時系列、メタデータに対するRBACのインデックス作成、検索、フィルタリング、適用を行います。

データを取り込み、準備する

文書のクリーニング、ラベル付け、正規化を行う取り込みパイプラインを定義して、出所が明確で、フィールドが解析可能になるようにします。

POST /_ingest/pipeline
{
  "description": "Clean and enrich documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "source",
        "value": "access_logs_prod"
      }
    },
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
        ]
      }
    }
  ]
}

推論を実行

GPU搭載、設定不要、Elasticsearch用に構築されたElastic Inference Service（EIS）で埋め込みを実行します。

POST _inference/chat_completion/.rainbow-sprinkles-elastic/_stream
{
  "messages": [
      {
          "role": "user",
          "content": "What is Context Engineering?"
      }
  ]
}

取得して再ランク付け
kNNベクトルと語彙検索を組み合わせたハイブリッドクエリを実行し、リランカーで再スコアリングして、実稼働レベルの関連性を確保します。パターンを変更せずに、必要に応じてフィルター、地理、グラフを追加します。
Elastic Rerank用のEISを使用して、リランキングの簡単なデフォルトにアクセスするか、選択したモデルを使用します。
POST /my-index/_search { "query": { "hybrid": { "queries": [ { "knn": { "vector": [ ... ] } }, { "match": { "text": "hotel gym reviews" } } ] } }, "rescore": { "window_size": 100, "query": { "rescore_query": { "semantic_rerank": { "model_id": "reranker" } } } } }
安全に管理
ドキュメントレベルおよびフィールドレベルのセキュリティを使用して、幅広く採用されたコンプライアンスフレームワーク全体で粒度の高いロールベースアクセス制御を割り当てます。
POST /_security/role/employee_role { "indices": [ { "names": [ "example-index" ], "privileges": [ "read" ], "field_security" : { "grant" : [ "state", "name.first", "name.last" ] } } ] }
評価と観察
出力を継続的にテスト、スコアリング、最適化して、本番環境での正確性と信頼性を維持します。
POST /_ml/evaluate/retrieval { "index": "qa-eval", "relevance_field": "labels", "metric": { "ndcg": { "k": 10 } } }

POST /_ingest/pipeline
{
  "description": "Clean and enrich documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "source",
        "value": "access_logs_prod"
      }
    },
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
        ]
      }
    }
  ]
}

エージェントを構築

スニペットだけでツール、エージェント、チャットインターフェースを作成し、拡張できます。

再利用可能なツールを登録
カスタムエージェントを作成
エージェントと会話してください

POST /api/agent_builder/tools
{
  "id": "find_client_exposure_to_negative_news",
  "type": "esql",
  "description": "Finds client portfolio exposure to negative news",
  "configuration": { "query": "ES|QL query here" },
  "params": { "time_duration": { "type": "keyword" } }
}

最高レベルの性能を搭載

すべての主要なAI製品へのネイティブ統合により、アプリはさらに高性能に、より高速になります

A four-column ecosystem diagram displaying the logos of leading AI and machine learning partners across Model Providers, Platform Providers, MLOps and orchestration tools, and Open Standard API clients. The visual shows Elastic connecting natively to the full AI stack to enhance search and power intelligent applications.

よくあるご質問

AI とエージェントにとってコンテキストが重要なのはなぜですか?

エージェントは、ワークフロー全体で長期的なコンテキスト、状態、メモリを維持するのに苦労しています。コンテキストは、時間の経過とともに一貫性、認識、一貫性を維持するものです。それがなければ、強力なモデルであっても重要な点を見失い、ギャップ、幻覚、誤解が生じます。コンテキストエンジニアリングでは、すべての対応を正確で関連性のあるタイムリーな情報に基づいて行います。

Elasticsearchでエージェントのコンテキストを管理

コンテキストエンジニアリングのコア機能

適切なデータを接続

最も重要なものを検索

構造化された理解とツール

適応型メモリとワークフロー

Elasticのメリット：エージェントに適切な情報、ツール、ガードレールを提供

乱雑な企業データを1つのデータストアに

コンテキストエンジニアリングに最適な関連性エンジン

Agent Builder：データと意思決定が出会う場所

安全に構築し、すべてを測定します。

すべてのデータ。コンテキストのための単一のプラットフォーム。

コンテキストエンジニアリングのための基盤

データを取り込み、準備する

推論を実行

取得して再ランク付け

安全に管理

評価と観察

エージェントを構築

再利用可能なツールを登録

カスタムエージェントを作成

エージェントと会話してください

最高レベルの性能を搭載

関連性の高いジャーニーを適切に調整

関連性から開始

コンテキストを設計

エージェントを管理

よくあるご質問

AI とエージェントにとってコンテキストが重要なのはなぜですか?

Elasticsearchがコンテキストエンジニアリングを可能にする方法。

独自のモデルやフレームワークを使用できますか？