Elastic 8.8을 통해 가상 모니터링, 시맨틱 검색 및 보안 강화
Elastic 8.8은 Elastic의 새로운 Learned Sparse Encoder 모델, 가상 모니터링 및 Elastic 네이티브 커넥터의 정식 버전 출시, Amazon Kinesis Data Firehose를 통한 Elastic Cloud로의 직접 로그 수집 등을 특징으로 합니다.
정부 및 공공 부문을 위한 생성형 AI의 힘
생성형 AI에 대한 과대 광고 속에서, 정부 지도자들은 오늘날 무엇이 실행 가능하고 가치가 있는지, 그리고 무엇이 추측일 뿐인지 알고 싶어합니다. 내부 데이터 및 Elasticsearch와 통합할 때 공공 부문에 제공되는 이점을 알아보세요.
동일한 동전의 양면: 가상 모니터링을 통한 테스팅과 모니터링의 통합
DevOps는 개발 및 운영 전반에 걸쳐 상호 보완적인 관행을 확립하는 것을 목표로 합니다. Playwright, @elastic/synthetics, GitHub Actions 및 Elastic Synthetics가 개발 및 SRE 팀을 통합하여 사용자 경험을 검증하고 모니터링할 수 있는 방법을 알아보세요.
Elastic에서 머신 러닝 모델에 액세스하기
최적화된 임베딩 모델과 NLP를 사용하거나 API를 통해 OpenAI GPT-4와 같은 서드파티 트랜스포머 모드와 통합하여 프라이빗 데이터 저장소를 기반으로 보다 정확한 비즈니스별 콘텐츠를 활용하세요.
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AI 검색 애플리케이션 구축을 위한 Elasticsearch Relevance Engine™
Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE)은 더 많은 검색 애플리케이션 개발자에게 더 높은 정확도를 제공하는 시맨틱 검색용 벡터 데이터베이스와 머신 러닝 모델을 통해 프라이빗 데이터 세트용 생성형 AI 솔루션을 지원합니다.
LangChain 및 Elasticsearch를 사용한 개인정보 보호 우선 AI 검색
검색의 세계는 매우 빠르게 변화하고 있습니다. ChatGPT는 데이터를 더 빠르게 찾는 데 있어 생성형 AI의 자리를 굳혔습니다. Elasticsearch와 LangChain을 사용하여 재미있는 스타워즈 트리비아 데이터에 개인 트리비아 봇을 구축해 보겠습니다.
Elastic Stack 및 Docker-Compose 시작하기
2부로 구성된 이 시리즈 중 1부에서는 즉시 개발을 시작할 수 있는 Elasticsearch, Logstash, Kibana 및 Beats(ELK-B)로 구성된 표준 Elastic Stack의 구성 요소를 구성하는 방법을 살펴보겠습니다.
Elasticsearch를 사용하여 자연어로 ChatGPT를 프롬프트하는 방법
이 블로그 포스팅은 ChatGPT를 사용하여 자연어로 Elasticsearch를 쿼리하는 실험 프로젝트를 소개합니다.
통신 서비스 제공업체에 대한 NWDAF의 영향: 공급업체 중립적 데이터 분석 수용
NWDAF의 강력한 기능과 공급업체 중립적 데이터 분석을 결합함으로써 네트워크 운영자는 네트워크 성능에 대한 포괄적이고 편견 없는 시각을 확보하여 더 나은 결정을 내리고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.