Elastic Search AI Platform: 컨텍스트 엔지니어링부터 자동화까지, 하나의 플랫폼으로

데이터는 있는데, AI는 어디서부터 시작할까?

 

데이터 기반 의사결정이 중요해졌지만, AI 도입의 기술적 복잡도가 진입장벽입니다." 벡터 DB를 별도로 구축하고, 임베딩 파이프라인을 새로 만들고, LLM 모델이 바뀔 때마다 인프라를 손봐야 하는 구조라면 초기 투자 비용과 운영 부담이 예상보다 커질 수 있습니다.

 

Elastic Search AI Platform은 Search, Observability, Security 각 분야의 AI 기능을 플랫폼에 내장하여, 별도의 복잡한 구축 없이 바로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이번 자리에서는 각 팀이 지금 바로 적용할 수 있는 AI 기능의 범위와 구현 방식을 라이브 데모와 함께 구체적으로 살펴봅니다.

 

복잡한 인프라 구축 없이, Elastic 하나로 시작할 수 있는 각 팀의 AI 기반 업무 개선 방법을 만나보세요.

 

 

Highlights : Elastic이 제시하는 3대 비즈니스 혁신

1.Search: 단순 검색에서 Agentic AI로의 전환

- 데이터와 판단, 실행을 연결하는 Elastic Agent Builder와 Workflow

- ROI 극대화와 고성능, 고품질 검색을 지원하는 Elastic의 핵심기술

2.Observability: 통합 가시성에서 자율 운영까지

- Unified Datastore 구현으로 통합가시성 확보 및 TCO 최적화

- 신러닝과 AI Driven Analysis를 통한 AIOps 구현

3.Security: Autonomous SOC를 통한 비즈니스 연속성 확보

- Data Tiering과 Unified Schema를 통한 Cyber Resilience 제고

- Elastic의 AI-Native 보안기술과 Custom Agent, Workflow엔진을 통한 SOC 자동화

 

 

 

추가 리소스:

• 1부 - 의미론적 검색 우수성: AI 시작하기 다시보기
• Elastic 검색 벡터 검색 기능 탐색
• Generative AI 시작하기
• Elasticsearch Relational Engine 으로 응용프로그램에 AI 검색을 구축
• 세계에서 가장 많이 다운로드된 벡터 데이터베이스 검색
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