Search
革新的なAI検索エクスペリエンスを構築する
業界で最も使用されているベクトルデータベース、すぐに使えるセマンティック検索機能、高度な関連性およびデータ検索機能、柔軟なデプロイオプション(サーバーレスなど)。そのすべてがElastic Search AI Platformには揃っています。
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ユースケース
GenAIに最適化された検索
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検索アプリ
開発者による開発者のための機能
検索アプリを構築するElasticsearchのスピード、スケール、関連性は、何百万人もの開発者たちに厚く信頼されています。クリティカルな検索機能の開発に欠かせないテクノロジーです。
Webサイト検索
作れる、良質のサイト検索機能
Webサイト検索を導入する高速で関連性にすぐれた検索は、顧客エンゲージメントやWebサイトパフォーマンスを引き上げます。手間なくWebサイトコンテンツのインデックスを作成して、ユーザーのエンゲージメントを高め、コンバージョンにつながる検索エンジンを作成しましょう。
カスタマーサポート検索
検索機能で心強いサポートを提供
カスタマーサポートの詳細を見る直感的に使えるセルフサービス式のナレッジベース検索を用意することで、お客様の問題に瞬時に的確な答えを返し、満足度を向上させることができます。
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各種機能
検索AIツールキットを強化
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関連付けの調整
検索のパーソナライズと卓越した関連性
関連付けの調整について見る必要な情報をユーザーが的確に見つけられる検索機能を構築。GenAIに最適化されたRAGで、関連付けを調整し、パーソナライズすることができます。
機械学習とベクトル検索
機械学習が実現するワンランク上の検索
MLとベクトル検索でもっと多くのことをあらゆる開発チームが活用できる柔軟性に優れた機能です。テキスト、ベクトル、ハイブリッド、セマンティックの各種検索を使用する、次世代の検索アプリやNLPアプリを実装できます。
フレキシブルなデプロイ
オープンなプラットフォームで卓越したパフォーマンス
サーバーレス化無制限の拡張性、分離されたコンピューティングとストレージについてご確認ください。そのすべてがElastic Cloud Serverlessで提供されます。
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Elastic検索の活用事例
Elasticは、世界屈指のイノベーション企業のエンタープライズサーチを変革しています。
お客様事例
Ciscoは検索AIエクスペリエンスで、顧客が抱える問題の解決を迅速化しています
お客様事例
Labelboxは顧客がAIの可能性を最大限に活用できるようにしています
お客様事例
CogStackは貴重な医療データの可能性を解き放って活用しています
FAQ
Elastic SearchとElasticsearchにはどのような違いがありますか?
Elastic Searchは、Elasticsearch上に構築されたElasticの検索ソリューションです。Elastic Searchには、開発と検索の管理にかかる時間を節約する高度な機能が含まれています。機械翻訳、監査ロギング、ロールベースまたは属性ベースのセキュリティコントロール、検索可能スナップショット、クラスター横断レプリケーション、クラスター横断検索などの機能のほか、柔軟な開発オプションも備わっています。
テキスト検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索ごとに個別のElastic製品が必要ですか?
いいえ。ElasticのBM25テキスト検索アルゴリズム、スケーラブルなベクトルデータベース、セマンティック検索、逆順位融合(RRF)ハイブリッドスコアリングは、すべてElastic Search内で使用可能です。Elasticには、独自のセマンティック検索モデル、Elastic Learned Sparse Encoderもあり、すぐに使用できます。
Elasticはベクトルデータベースですか?
はい。Elasticは、世界で最も多くダウンロードされているスケーラブルベクトルデータベースであり、開発者がベクトル埋め込みを作成、格納、検索できます。他にもさまざまな機能があります。Elasticの検索プラットフォームには、優れた検索エクスペリエンスを構築するために必要な、ありとあらゆる機能が含まれています。たとえば、アグリゲーション、フィルタリングとファセット、自動入力、複数の取得方法、そして独自またはサードパーティの変換器モデルと統合できる柔軟性が備わっています。
大規模言語モデルをアプリで使用する際、検索製品が必要な理由は何ですか?
大規模言語モデルを使用する場合は、検索製品が必要です。生成AIエクスペリエンスでより正確な結果を得るために、コスト効率と時間効率に優れたアプローチであるからです。ドメイン固有のデータを検索し、非常に関連性の高い検索結果を追加のコンテクストとして提供することで、大規模な言語モデルで発生するハルシネーションを最小限に抑え、モデルの微調整にかかる時間を短縮できます。Elasticでは、検索拡張生成(RAG)を使用して組織独自のデータを照会し、より正確にリアルタイムで結果を取得するので、コンピューティングリソースとストレージリソースを削減できます。Elasticは、ドキュメントレベルでのセキュリティによって検索アクセスも管理します。
検索を実装するコードの例はどこにありますか?
開発者がElasticの実装に関して技術的および実用的な情報(ブログ、例、アプリなど)を探している場合は、Elastic Search Labsをご覧いただくのが最もお勧めです。ここは、Elasticを使用する技術者向けに、Elasticで働く技術者によって作成および保守されている場所です。Elastic Search Labsをチェックして、生成AI、ベクトル検索、機械学習に関する最新の研究内容を学びましょう。