機械学習検索

機械学習が実現するワンランク上の検索

Elasticには、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)の最先端技術が詰め込まれています。フレキシブルな機能性を備え、手軽な実装を可能にするツール群を活用しましょう。生成AIを統合し、セマンティック検索やマルチモーダル検索、パーソナライゼーション、質問への回答機能を強化するAI検索アプリケーションを構築して、検索エクスペリエンスを確実に向上させることができます。

ElasticとCohereが、RAG構築の基本を超えた高度な戦略とベストプラクティスについて語ります。

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Elasticのローコードプレイグラウンドで、独自のデータを使用してLLMを数分ですばやくテストしましょう。

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生成AIツール

強力なSearch AIアプリケーションを構築する

Elasticsearch Relevance Engineを使うと、次世代のセマンティック検索アプリケーションを構築できます。Elasticのベクトル検索と、領域を横断したセマンティック検索を可能にする設定不要な変換器モデル、キーワード検索とセマンティックな取得を使用した検索最適化のためのハイブリッド順位付けも利用できます。

  • LLMエコシステムを活用する

    独自の埋め込みまたはElastic独自のスパースエンコーダーモデルを使用して、Elasticのオープン推論APIでコードとマルチクラウド推論の管理を合理化しましょう。エンドポイントを作成し、大手プロバイダーの多様な機械学習モデルを使用できます。

  • 自動チャンク化で長いテキストを自在に扱う

    semantic_textで長いテキストを簡単に扱えます。semantic_textフィールドを備えたElasticのオープン推論APIは、コンテキストを保持するセクションにドキュメントを自動的に分割し、正確な埋め込みと最適な検索結果を確保します。もうカスタムのチャンク化ロジックを書く必要はありません。

  • Lucene 10が登場!

    Apache Lucene 10は、AI検索アプリケーションのハードウェア効率を最大化します。Lucene 10 は、低レイテンシのクエリーを実現する検索並列性の向上、スループットを向上させる非同期I/Oオペレーション、およびCPUとストレージ効率の最適化により、特に大規模なデータセットで、より高速で効率的な検索エクスペリエンスを実現します。

  • ElasticsearchとBBQの命令

    Elasticは、パフォーマンスと効率を向上させるベクトルデータベースの最適化である、Better Binary Quantization(BBQ)を提供する初の企業です。BBQは、スカラー量子化のスピードとストレージ効率で高いランキングの品質を実現します。95%のメモリ削減と高い再現率により、大規模なデータセットでもベクターストレージを手頃な価格で拡張できます。

性能

機械学習を自在に活用

ネイティブに稼働する機械学習やベクトル検索を組み込んだAI検索アプリの開発も、Elasticなら思いのまま。卓越した検索関連性やパフォーマンス、パーソナライゼーションを実現できます。データセットの分類、アノマリーの検知のほか、傾向の特定や予測に挑戦してみましょう。

  • ベクトル検索

    ElasticはLuceneのベクトルフィールドとHNSWを用いた近似最近傍(ANN)をベースとし、ベクトルベースの検索コンセプトに検索クエリを一致させることで検索アプリをすばやく正確に動作させます。この仕組みは、特に大規模データですぐれた実力を発揮します。Elasticのベクトルデータベースで埋め込みの作成、格納、クエリを実行しましょう。

  • NLPサポート&モデル管理

    Elasticは最新の自然言語処理をサポートしています。ElasticsearchのインジェストパイプラインにPyTorch、Python、変換器のモデルを使用して、センチメント分析やテキスト分類、固有表現抽出(NER)を実行できます。またHugging Faceで人気のTransformersモデルをインポートすることも可能です。

  • 予測的モデル

    教師あり学習による予測的モデルを構築、適用すると、データをさまざまなカテゴリーに分類したり、傾向を予想したりできます。Elasticで予測的モデルを適用するには、変換ユーティリティを使用してElasticsearchインデックスの生データをデータフレームに変換します。

Elasticsearch — 最も広く導入されているベクトル検索

コピーして2分でローカルで試す

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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一般的な機械学習タスク

検索のユースケースに機械学習を導入する

機械学習検索は無限に応用できる技術です。驚異的な関連性を誇るElasticの検索性能と機械学習を組み合わせることで、検索エクスペリエンスと管理を内部メカニズムから大幅に強化できます。

  • パーソナライゼーション

    エンドユーザーの位置情報やアカウントステータス、購入履歴、組織での役職に応じて検索レスポンスをカスタマイズできます。固有表現抽出やテキスト分類を組み込むことで、検索の動作をパーソナライズします。

  • セマンティック検索

    自然言語検索は、よりすばやく、大規模に、より正確な結果を返します。Elasticの設定不要なモデルを使うことも、コンテクスト情報を捉え、クエリの背後にある意図を引き出すベクトル検索やANNアルゴリズムを使用して、モデルを構築することもできます。

  • 画像検索

    大規模なデータセットの画像同士を比較する技術です。商品の検索やクロスセリング、画像追跡、認証に応用できます。

  • 質問と回答

    ベクトルフィールドやテキスト類似性検索を使用して、FAQページやヘルプセンター、ナレッジベースなどから類似の回答を見つけ、ユーザーに関連性の高い回答をすばやく提示できます。新たなエクスペリエンスを強化するLLMや生成AIを使用すると、独自のデータをリンクさせてより関連性の高い出力が得られます。

  • コンテンツのエンリッチ

    コンテンツを整理することで、Webサイトに5つ星のカスタマーレビューを表示したり、類似の新着情報を目立たせたり、また調査データの分類や、カスタマーサポートの問題の転送を行うこともできます。固有表現抽出やテキスト埋め込み、ゼロショットテキスト分類、センチメント分析を活用して開発します。

  • 傾向の特定

    コンテンツや商品カタログに潜むギャップなど、検索データ内のパターンを検知し、応答します。検索分析やビヘイビアを分類、集合、相関付ける機械学習モデルを用いて開発します。

ここが違う、Elastic

複雑なものを、シンプルに

機械学習に統合性と柔軟性、スケーラビリティをもたらすElasticのツール群を活用しましょう。教育済みモデルを手軽に利用して、大規模に運用できます。業界固有のニーズを満たす独自のモデルを開発、調整して、組織的なイノベーションを実現することも可能です。

  • 機械学習を内蔵

    Elasticsearchは機械学習を内蔵しています。だから、外部のエンドポイントにエクスポートしなくてもデータを効率的に統合できます。

  • フレキシブルなアプリ

    使いやすく、極限まで設定をカスタマイズできます。最先端&AIベースの検索を構築してみましょう。プライベートデータベースの安全な検索と生成AIを組み合わせることで、プライバシーと精度を確保しつつ最新の会話式テクニックを活用できます。

  • あらゆるユースケースでスケール

    Elasticsearchスタイルでテスト、運用、スケールアップ。機械学習はお気に入りの検索プラットフォームに既に含まれているため、アプリケーションにセキュリティとオブザーバビリティも提供されます。