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AI 검색 애플리케이션 구축을 위한 업계 표준
개발팀을 위한 실시간 보고 및 완전한 가시성을 통해, 방대한 데이터 세트 전반에 걸쳐 사용자를 위해 Elasticsearch 플랫폼에서 AI 검색 및 발견 경험을 구축하세요.
사용 사례
더욱 빨라진 AI 기반 검색 경험
생성형 AI
독점 데이터를 사용하여 더 나은 컨텍스트 제공
생성형 AI 자세히 알아보기벡터 데이터베이스, 시맨틱 검색, 모델 관리를 통해 실시간 데이터를 사용하여 비용 효율적이고 안전한 생성형 AI 경험을 만들어보세요.
검색 애플리케이션
개발자에 의한, 개발자를 위하여
검색 애플리케이션 구축하기수백만 명의 개발자가 가장 중요한 검색 기능을 구축하기 위해 Elasticsearch의 속도, 규모 및 정확도에 의존하고 있습니다.
전자 상거래 검색
가벼운 방문자를 구매자로 전환
전자 상거래 알아보기검색은 구매자 경험을 강화합니다. 비교할 수 없는 정확도, 맞춤형 제안 및 분석을 통해 제품 검색 및 발견을 최적화하세요.
성능
가장 광범위한 검색 툴킷 확보
데이터 수집
성공을 위한 인덱스
데이터를 수집하는 방법 보기수집 파이프라인에 대한 완전한 제어력을 갖추세요. 노출된 API, 기본 웹 크롤러 및 구성 가능한 도구를 사용하면 원하는 방식으로 데이터를 색인하고 관리할 수 있습니다.
머신 러닝 및 벡터 검색
머신 러닝으로 검색을 한 단계 업그레이드
ML 및 벡터 검색에 대해 자세히 알아보기모든 개발 팀을 위한 유연한 기능. 텍스트, 벡터, 하이브리드 및 시맨틱 검색을 통해 차세대 검색 및 NLP 앱을 구현하세요.
검색 분석
데이터 기반 검색에 대한 답
검색 분석에 대해 자세히 알아보기행동 분석, 공유 가능한 대시보드, 고급 분석을 위한 시각화 도구를 사용하여 데이터를 비즈니스 인사이트로 전환하세요.
자주 묻는 질문
Elastic Search와 Elasticsearch는 다른가요?
Elastic Search는 Elasticsearch를 기반으로 구축된 Elastic의 검색 솔루션입니다. Elastic Search에는 머신 러닝, 감사 로깅, 역할 및 속성 기반 보안 제어, 검색 가능한 스냅샷, 클러스터 간 복제, 클러스터 간 검색은 물론 유연한 배포 옵션을 포함하여 개발 및 검색 관리 시간을 절약하는 고급 기능이 포함되어 있습니다.
텍스트, 벡터, 하이브리드 검색을 위해 별도의 Elastic 제품이 필요한가요?
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 시멘틱 검색 모델인 Elastic Learned Sparse Encoder도 있습니다.
Elastic은 벡터 데이터베이스인가요?
예. Elastic은 개발자가 벡터 임베딩을 생성, 저장 및 검색할 수 있게 해주는 세계에서 가장 많이 다운로드되고 확장 가능한 벡터 데이터베이스입니다. 하지만 그게 전부는 아닙니다. Elastic의 검색 플랫폼에는 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.
내 앱에서 대규모 언어 모델을 사용하는 경우 검색 제품이 필요한 이유는 무엇인가요?
생성형 AI 경험에서 보다 정확한 결과를 얻기 위한 비용 및 시간 효율적인 접근 방식이므로 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. 검색 증강 생성(RAG)을 사용하면, Elastic은 독점 데이터를 쿼리하여 보다 정확한 실시간 결과를 얻을 수 있도록 하며, 필요한 컴퓨팅 및 스토리지 저장 공간이 줄어듭니다. Elastic은 또한 문서 수준 보안으로 검색 액세스를 제어합니다.
검색 구현을 위한 코드 예제는 어디에서 찾을 수 있나요?
개발자라면 블로그, 예제, 앱에서 Elastic을 구현하는 방법에 대한 기술적이고 실용적인 정보를 얻을 수 있는 가장 좋은 장소 중 하나가 Elastic Search Labs입니다. Elastic을 사용하는 기술자를 위해 Elastic에서 일하는 기술자가 만들고 유지 관리합니다. 생성형 AI, 벡터 검색, 머신 러닝 연구의 최신 내용을 알아보려면 Elastic Search Labs를 방문하세요.