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검색 경험을 혁신하고 강화할 수 있는 개발자 인사이트와 전문가의 실전 가이드
Agent Skills for Elastic: AI 에이전트를 Elastic 전문가로 전환하기
Elastic Agent Skills로 AI 코딩 에이전트에게 지식을 제공하세요. 데이터를 쿼리하고 시각화하며 보안 및 자동화까지 수행합니다.
Elasticsearch를 통한 엔티티 해석, 4부: 최종 과제
지름길을 방지하도록 설계된 고도로 다양한 '궁극의 과제' 데이터 세트에서 엔티티 해석 문제를 해결하고 평가합니다.
Elasticsearch의 HNSW를 위한 적응형 조기 종료
Elasticsearch의 HNSW를 위한 새로운 적응형 조기 종료 전략을 소개합니다.
공통 표현식 언어(CEL): CEL 입력이 Elastic 에이전트 통합에서 데이터 수집을 개선하는 방법
공통 표현식 언어(CEL)가 다른 프로그래밍 언어와 어떻게 다른지, Filebeat의 CEL 입력을 위해 어떻게 확장되었는지, 또 Elastic Agent 통합에서 데이터 수집 논리를 표현하는 데 얼마나 유연하게 활용할 수 있는지 알아보세요.
Elasticsearch 및 LLM을 사용한 엔터티 해석, 2부: LLM 판단 및 시맨틱 검색을 사용한 엔터티 매칭
Elasticsearch에서 엔터티 해석을 위해 시맨틱 검색과 투명한 LLM 판단 사용
OpenSearch보다 최대 8배 빠른 Elasticsearch 벡터 검색
OpenSearch와 Elasticsearch의 필터링된 벡터 검색 벤치마크를 비교하고, 컨텍스트 엔지니어링 시스템에서 벡터 검색 성능이 중요한 이유를 살펴봅니다.
jina-embeddings-v5-text: 검색 및 지능형 애플리케이션을 위한 컴팩트한 최신 텍스트 임베딩
jina-embeddings-v5-text 모델을 소개하고, jina-embeddings-v5-text-small 및 jina-embeddings-v5-text-nano를 비롯한 다국어 임베딩 모델을 Elastic Inference Service(EIS)를 통해 사용하는 방법을 설명합니다.
최소 점수를 사용하여 시맨틱 정밀도 보장
최소 점수 임계값을 사용하여 시맨틱 정밀도를 향상하세요. 이 글에서는 시맨틱 검색 및 하이브리드 검색에 대한 구체적인 예시를 제공합니다.
Kubernetes에서의 종속성 관리
Renovate CLI와 Argo Workflows를 사용하여 Kubernetes에서 종속성 관리를 간소화하는 방법
'best_compression'으로 검색 성능 개선
'best_compression'은 일반적으로 Elastic Observability 및 Elastic Security 사용 사례에서 저장 공간을 절약하는 기능으로 간주되지만, 이 블로그에서는 검색의 성능 조정 수단으로써 그 효과를 보여줍니다.
채팅창을 넘어선 Agent Builder: Augmented Infrastructure 소개
Elastic Agent Builder with Augmented Infrastructurer에 대해 알아보세요. 이 AI 에이전트는 증강 운영, 증강 개발 및 증강 합성을 지원합니다.
Agent Builder 정식 출시: 컨텍스트 기반 에이전트, 몇 분 만에 구축 가능
Agent Builder가 이제 정식 출시되었습니다. 컨텍스트 기반 AI 에이전트를 신속하게 개발할 수 있는 방법을 알아보세요.