カテゴリー: AI
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Elastic MCP サーバー: あらゆる AI エージェントに Agent Builder ツールを公開
Agent Builder に組み込まれている Elastic MCP サーバーを使用して、プライベート データやカスタム ツールにアクセスできる AI エージェントを安全に拡張する方法を説明します。
AIエージェントの評価：Elasticによるエージェントフレームワークのテスト方法
正確で検証可能な結果を確保するために、エージェントシステムへの変更を Elastic ユーザーにリリースする前に評価およびテストする方法を学びます。
A2Aプロトコルを介してElastic AgentsをGemini Enterpriseに接続する
Agent Builder を使用して、A2A プロトコルを使用してカスタム Elastic Agent を Gemini Enterprise などの外部サービスに公開する方法を学習します。
初めてのElastic Agent: 単一のクエリからAIを活用したチャットまで
Elastic の AI エージェント ビルダーを使用して特殊な AI エージェントを作成する方法を学びます。このブログでは、金融 AI エージェントを構築します。
Elasticsearch を使用した AI エージェントワークフローの構築
Elasticsearch の新しい AI レイヤーである Agent Builder について学習します。Agent Builder は、ハイブリッド検索を使用して、エージェントが推論して行動するために必要なコンテキストを提供し、AI エージェントワークフローを構築するためのフレームワークを提供します。
Azure LLM Functions を Elasticsearch と併用してよりスマートなクエリ エクスペリエンスを実現する
Azure Gen AI LLM 関数と Elasticsearch を使用して柔軟なハイブリッド検索結果を提供する不動産検索アプリの例を調べます。GitHub Codespaces でサンプル アプリを構成して実行する方法を段階的に説明します。
MCP（モデルコンテキストプロトコル）の現状
MCP、プロジェクトの更新、機能、セキュリティ上の課題、新しいユースケース、Elastic の Elasticsearch MCP サーバーの操作方法について学びます。
Spring AIとElasticsearchをベクターデータベースとして
Spring AIとElasticsearchを使用して本番環境に対応したRAGアプリを構築し、ベクトルデータベースを使用してLLMと独自データを統合する方法をご覧ください。
LangGraphとElasticsearchを使用したRAGワークフローの構築
Elasticsearch を使用して LangGraph 検索エージェント テンプレートを構成およびカスタマイズし、効率的なデータ取得と AI 駆動型応答のための RAG ワークフローを構築する方法を学習します。
