사용 사례
생성형 AI에 최적화된 검색
검색 애플리케이션
개발자에 의한, 개발자를 위한
검색 애플리케이션 구축하기수백만 명의 개발자가 가장 중요한 검색 기능을 구축하기 위해 Elasticsearch의 속도, 규모 및 정확도를 이용하고 있습니다.
워크플레이스 검색
팀의 필요에 맞게 직원 검색 맞춤화
워크플레이스 검색에 대해 알아보기통합 검색을 통해 단일 정보 소스를 구축하세요. API, 기본 또는 커넥터 클라이언트를 사용해 데이터 소스와 콘텐츠를 무한한 규모로 색인하세요.
고객 지원 검색
검색을 통해 탁월한 지원 제공
고객 지원에 대해 알아보기빠른 시간 안에 적절한 답변을 제공하는 직관적인 셀프 서비스 지식 기반 시스템 검색을 통해 고객 문제를 해결하고 만족도를 높이세요.
Elasticsearch - 가장 널리 배포된 벡터 데이터베이스
성능
Search AI 툴킷 수준 향상
정확도 조정
개인 맞춤화된 검색, 타의 추종을 불허하는 정확도
정확도 조정 살펴보기사용자가 필요한 것을 정확히 찾는 데 도움이 되는 검색을 구축하세요. 생성형 AI에 최적화된 RAG로 정확도를 조정하고 개인에게 맞춤화할 수 있습니다.
머신 러닝 및 벡터 검색
머신 러닝으로 검색을 한 단계 업그레이드
ML 및 벡터 검색으로 더 많은 작업 수행어떠한 개발 팀이든 이용할 수 있는 유연한 기능을 제공합니다. 텍스트, 벡터, 하이브리드 및 시맨틱 검색을 통해 차세대 검색 및 NLP 앱을 구현하세요.
프로비저닝 유연성
개방형 플랫폼 기반의 비교할 수 없는 성능
서버리스로 전환Elasticsearch Serverless에서 완전 관리형 프로덕션 지원 벡터 데이터베이스를 살펴보세요.
Elastic Search 실제 사례
Elastic은 세계에서 가장 혁신적인 기업을 위한 엔터프라이즈 검색을 혁신합니다.
고객 스포트라이트
Cisco는 검색 AI 경험을 통해 고객 문제를 더 빠르게 해결합니다.
고객 스포트라이트
Ernst & Young은 고객이 생성형 AI로 비정형 데이터에서 인사이트를 얻도록 지원합니다.
고객 스포트라이트
Cypris는 벡터 검색과 RAG를 사용하여 획기적인 연구 개발을 지원합니다.
자주 묻는 질문
아니요. Elastic의 BM25 텍스트 검색 알고리즘, 확장 가능한 벡터 데이터베이스, 시맨틱 검색, 상호 순위 결합(RRF) 하이브리드 점수 모두 Elastic Search와 함께 사용할 수 있습니다. Elastic에는 기본적으로 사용할 수 있는 자체 시맨틱 검색 모델인 Elastic Learned Sparse Encoder도 있습니다. 대화형 실습 학습 모듈로 Search AI에 대해 알아보세요.
예. Elastic은 개발자가 벡터 임베딩을 생성, 저장 및 검색할 수 있는 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 세계에서 가장 많이 사용되고 있습니다. 그뿐만이 아닙니다. Elasticsearch에는 집계, 필터링 및 패싯 검색, 자동 완성, 다양한 검색 방법, 자체 또는 서드파티 트랜스포머 모델과 통합할 수 있는 유연성 등 뛰어난 검색 경험을 구축하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다.
생성형 AI 경험에서 더 정확한 결과를 얻기 위한 비용 및 시간 효율적인 방법이므로 대규모 언어 모델을 사용하는 경우 검색 제품이 필요합니다. 도메인별 데이터를 검색하면 정확도가 높은 검색 결과를 추가 컨텍스트로 제공하여 대규모 언어 모델에서 발생하는 환각을 최소화하고 모델을 미세 조정하는 데 걸리는 시간을 제한할 수 있습니다. Elastic은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 독점 데이터 쿼리를 통해 보다 정확한 실시간 결과를 얻을 수 있으므로, 필요한 컴퓨팅 및 저장 공간 리소스가 줄어듭니다. Elastic은 또한 도큐먼트 수준 보안으로 검색 액세스를 제어합니다.
개발자라면 블로그, Elastic 구현에 대한 기술적이고 실용적인 정보를 얻는 가장 좋은 방법은 Elasticsearch Labs의 예제, 튜토리얼을 이용하는 것입니다. 이 리소스는 Elastic에서 근무하는 기술자들이 Elastic을 사용하는 기술자들을 위해 생성형 AI, 벡터 검색, 머신 러닝 연구의 최신 내용을 학습하는 데 도움을 주기 위해 만들고 유지 관리하는 자료입니다.
예, Elasticsearch와 Kibana는 AGPL 라이선스에 따른 오픈 소스입니다. Apache Lucene을 기반으로 구축되어 OpenTelemetry, Logstash 및 Beats와 같은 오픈 소스 프로젝트를 지원합니다. 이는 Elasticsearch가 새롭고 흥미로운 방식으로 계속 발전할 수 있는 원동력인 혁신과 협업의 커뮤니티를 조성합니다. AGPL 라이선스는 오픈 소스 원칙을 강화하여 보안, 확장성, 커뮤니티 중심의 발전을 보장합니다.
Elastic의 Search AI Lake는 대기 시간이 짧은 실시간 애플리케이션에 최적화되어 있어 AI 중심의 미래에 이상적인 아키텍처입니다. Elasticsearch의 저지연 쿼리와 강력한 검색 및 AI 정확도 기능을 제공하여 데이터 레이크에 혁신을 불러옵니다. Search AI Lake는 새로운 Elastic Cloud Serverless 배포를 지원하여 모든 운영 오버헤드를 제거하므로 팀이 혁신을 시작할 수 있습니다.