App Search 및 Workplace Search 독립형 제품은 이제 더 이상 사용되지 않습니다.

Elastic Cloud Serverless 아키텍처는 검색 및 인제스트 워크로드를 분리하여 필요한 성능을 제공하도록 설계되었습니다.

조직의 데이터를 Elasticsearch에 연결하면 무엇이든 검색, 분석 및 구축할 수 있습니다.  

당사는 모든 형태와 크기의 데이터를 대규모로 수집할 수 있도록 다양한 언어 클라이언트(Java, .NET, Python, Go 등 무엇이든!) 카탈로그를 제공합니다. 경량 크롤러를 사용하여 사내 인트라넷 HTML 및 팀 위키를 가져오거나, 직접 관리형 커넥터 및 포괄적인 통합 카탈로그를 통해 30개 이상의 서드파티 소스에서 비즈니스 시스템 데이터를 연결할 수 있습니다. 또한, 사용자 고유의 일회성 데이터 소스를 위한 커넥터를 사용자 정의 하거나 간단한 파일 업로드를 사용할 수 있습니다.

데이터가 Elasticsearch에 저장되면, 첫 번째 에이전트를 구축하기까지 한 단계만 남았습니다.

시맨틱 검색 또는 벡터 검색을 추가할 때, 즉시 사용 가능한 영어 희소 벡터 모델인 ELSER와 E5 다국어 밀집 벡터 옵션을 추가했습니다. 시맨틱 순위 재지정을 고려할 경우 크로스 인코더 순위 재지정 모델인 Elastic Rerank를 사용할 수 있습니다. 이 모델은 기존 데이터 파이프라인을 변경하거나 재인덱싱하지 않고도 관련성을 개선할 수 있는 유연성을 원할 때 가장 적합합니다.

당사의 Open Inference API를 활용하여 개발자는 OpenAI, JinaAI, Alibaba Cloud AI 등과 같은 Machine Learning 및 LLM 제공업체 생태계의 콘텐츠 임베딩이나 요약본을 직접 저장할 수 있습니다.

이러한 강력한 AI 기능을 로우 코드로 사용하기 위해, 첫 번째 에이전트 구현을 간소화할 수 있는 문서, 가이드 및 리소스에 빠르게 액세스할 수 있는 즉시 사용 가능한 Playground와 번들 Search AI Assistant를 제공합니다.

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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