Elasticのベクトルデータベースによるエージェント検索

Lily Adler

チームリーダー、生成AI検索スペシャリスト

Elastic

Peter Steenbergen

生成AI検索スペシャリスト

Elastic

AIアプリケーションがアシスタントから高度なエージェントシステムへと進化する中で、1つのことが明らかになりました。それは、コンテキストがすべてだということです。そのため、コンテキストエンジニアリングプラットフォームであり、主要なベクトルデータベースであるElasticが、現代のエージェント検索の中心に位置しています。

このウェビナーでは、Elasticのベクトル検索の仕組み、キーワード検索やハイブリッド検索との統合方法、そして非構造化データを扱うAIエージェントやアプリケーションを構築するための基盤となる理由を探ります。当社の埋め込みモデル、リランカー、検索イノベーションでセマンティックマッチング、類似性検索、ハイブリッドクエリを大規模に実現する方法をご紹介します。

このセッションは、次世代のAIエージェントとアプリケーションを構築する開発者、データエンジニア、アーキテクトを対象としています。

ハイライト

• ベクトル検索の実際の仕組み：チャンク化、埋め込み、セマンティックテキスト検索、ハイブリッドクエリ、リランキング、高密度ベクトルと低密度ベクトルの統合方法
• AIエージェントとアプリケーションの実際のユースケース：セマンティックマッチング、ドキュメント理解、推奨、会話記憶
• エンタープライズ対応を実現する方法：10億以上のベクトルスケール、ハイブリッド検索、マルチモーダルデータサポート、ポイントソリューションVDBを超える組み込み分析
• コンテキストエンジニアリングプラットフォームおよびベクトルデータベースとしてのElastic：Elasticが包括的なベクトルデータベースである理由と、それがエージェント検索を支える理由

参考資料

• セッションのソースコードと資料はGitHubリポジトリでご覧いただけます。
• 最新のAI検索機能をAI Playgroundでテストしましょう。
• 最も広く導入されているオープンソースのベクトルデータベース