IBM, Elasticsearch와 협력하여 watsonx Assistant를 통한 대화형 검색 제공

확장성, 속도, 정확성에 대한 고객의 요구를 충족하기 위해 IBM은 Elasticsearch와 협력하여 IBM watsonx Assistant의 새로운 대화형 검색 기능에 원활하게 통합할 수 있는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기능을 제공합니다. IBM watsonx Assistant와 watsonx Orchestrate를 사용하는 고객은 이제 RAG를 갖춘 포괄적인 검색 기능을 사용하여 회사 데이터를 기반으로 대화형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있습니다.

Elasticsearch로 구동되는 IBM의 사전 패키지 솔루션인 watsonx Discovery를 대화형 검색과 통합함으로써, 기업은 독점 문서를 IBM Granite와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 결합할 수 있는 도구를 갖추게 됩니다. 이 조합은 사용자에게 비즈니스 맥락이 풍부하게 담긴 채팅 경험을 제공합니다.

IBM은 고객을 위해 텍스트, 이미지, 동영상 임베딩을 저장할 수 있는 강력한 검색 벡터 데이터베이스 솔루션을 찾고 있었습니다. Elasticsearch 벡터 데이터베이스는 이러한 모든 데이터 형식을 지원할 뿐만 아니라 타사를 비롯한 다양한 엔터프라이즈 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있는 통합 카탈로그도 갖추고 있습니다. 또한, 서로 다른 데이터 유형에 걸친 검색에서 필터링, 집계, 도큐먼트 수준 보안을 갖춘 안전한 기본 하이브리드 검색을 활용하여 텍스트, 벡터, 위치 기반 정보 데이터 결과로 구성된 가장 관련성이 높은 조합을 찾을 수 있습니다.

이제 개발자는 벡터 검색과 시맨틱 검색(k-최근접 이웃(kNN) 및 근사 최인접 이웃(ANN) 검색 포함)을 구현할 수 있으며, 인기 있는 자연어 처리(NLP) 모델과 Elastic 개방형 인터페이스 API를 위해 제공되는 유연한 멀티 클라우드 모델 관리를 이용할 수 있습니다. 또한 Elasticsearch에는 시맨틱 검색을 위한 기본 제공 희소 인코더 모델인 ELSER 및 검색 결과를 개선하는 모델 순위 재지정에 대한 액세스가 포함되어 있습니다. 이러한 기능은 IBM watsonx.ai에서 제공되는 IBM 기반 모델(예: Slate 및 Granite)과 함께 원활하게 사용할 수 있습니다.

Elasticsearch는 세계에서 가장 많이 다운로드된 벡터 데이터베이스이며, 팀은 성능과 확장성을 더욱 끌어올리기 위해 Elasticsearch의 기능에 지속적으로 투자하고 있습니다. 최근에는 스칼라 양자화 및 기타 성능 향상과 같은 최적화 및 혁신을 통해 AI 지원 앱을 구축하는 개발자의 효율성이 최대 8~32배 향상되었습니다.

고객은 IBM watsonx Assistant의 새로운 대화형 검색 기능과 IBM watsonx Discovery를 오늘부터 사용할 수 있습니다.

이 게시물에서 설명된 모든 기능이나 성능의 출시와 일정은 Elastic의 단독 재량에 따라 결정됩니다. 현재 제공되지 않는 기능이나 성능은 예정된 시간에 출시되지 않을 수도 있으며 아예 제공되지 않을 수도 있습니다.

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