카테고리: AI
AI 태그별 글
Elasticsearch와 SigLIP-2로 산봉우리에 대한 멀티모달 검색
SigLIP-2 임베딩과 Elasticsearch kNN 벡터 검색을 사용해 텍스트 대 이미지 및 이미지 대 이미지 다중 모드 검색을 구현하는 방법을 알아보세요. 프로젝트 초점: 에베레스트 트레킹에서 아마다블람 산 정상 사진 찾기.
Elastic MCP 서버: 모든 AI 에이전트에 에이전트 빌더 도구 노출
에이전트 빌더에 기본 제공되는 Elastic MCP 서버를 사용하여 개인 데이터 및 사용자 정의 도구에 대한 액세스를 통해 모든 AI 에이전트를 안전하게 확장하는 방법을 알아보세요.
AI 에이전트 평가: Elastic이 에이전트 프레임워크를 테스트하는 방법
정확하고 검증 가능한 결과를 보장하기 위해 에이전트 시스템에 대한 변경 사항을 Elastic 사용자에게 릴리즈하기 전에 어떻게 평가하고 테스트하는지 알아보세요.
A2A 프로토콜을 통해 Elastic 에이전트를 Gemini Enterprise에 연결하기
에이전트 빌더를 사용하여 사용자 정의 Elastic 에이전트를 A2A 프로토콜을 통해 Gemini Enterprise와 같은 외부 서비스에 노출하는 방법을 알아보세요.
첫 번째 Elastic 에이전트: 단일 쿼리에서 AI 기반 채팅까지
Elastic의 AI 에이전트 빌더를 사용해 전문화된 AI 에이전트를 생성하는 방법을 알아보세요. 이 블로그에서는 금융 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.
Elasticsearch로 AI 에이전트 워크플로우 구축하기
하이브리드 검색을 사용해 에이전트가 추론하고 행동하는 데 필요한 컨텍스트를 제공하는 AI 에이전트 워크플로우를 구축하기 위한 프레임워크를 제공하는 Elasticsearch의 새로운 AI 계층인 에이전트 빌더에 대해 알아보세요.
더 스마트한 쿼리 환경을 위해 Elasticsearch와 함께 Azure LLM 함수 사용
유연한 하이브리드 검색 결과를 제공하기 위해 Elasticsearch와 함께 Azure Gen AI LLM 함수를 사용하는 부동산 검색 앱의 예를 살펴보세요. GitHub 코드스페이스에서 예제 앱을 구성하고 실행하는 방법을 단계별로 확인하세요.
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 현재 상태
MCP, 프로젝트 업데이트, 기능, 보안 문제, 새로운 사용 사례, Elastic의 Elasticsearch MCP 서버를 다루는 방법에 대해 알아보세요.
벡터 데이터베이스로서의 Spring AI와 Elasticsearch
Spring AI와 Elasticsearch를 사용하여 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 RAG 앱을 구축하고, 벡터 데이터베이스를 활용해 LLM을 독점 데이터와 통합하는 방법을 알아보세요.
