Engenharia de contexto para agentes de IA que sempre sabem o que fazer

Transforme dados comerciais não estruturados em contexto confiável para seus LLMs usando o Elasticsearch, a plataforma aberta e unificada para engenharia de contexto e IA agente.

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As principais funcionalidades da engenharia de contexto

Construir IA confiável começa com o contexto.

A engenharia de contexto conecta dados, recuperação, ferramentas e memória — os componentes essenciais que permitem que os modelos aprendam, raciocinem e ajam com base nas informações corretas.

  • Conectando os dados corretos

    Todos os dados, conectados entre sistemas e formatos, ajudam os modelos de raciocínio a transformar informações dispersas em um contexto significativo.

  • Recuperando o que mais importa

    Assim como a memória de curto prazo humana, o contexto de um modelo é limitado. A recuperação inteligente fornece contexto just-in-time, mantendo cada decisão relevante.

  • Compreensão e ferramentas estruturadas

    Uma estrutura clara e ferramentas padronizadas ajudam os agentes a interpretar o contexto, formar conclusões precisas e agir com propósito.

  • Memória adaptável e fluxos de trabalho

    A memória e os fluxos de trabalho conectam o contexto passado a ações futuras, permitindo decisões coerentes e informadas.

A vantagem da Elastic: forneça aos seus agentes as informações, ferramentas e proteções certas

  • Um único datastore para dados corporativos desorganizados

    Quanto maior a variedade de dados, mais rico será o seu contexto. Unifique dados corporativos não estruturados, como tickets, logs, documentos e feedback, em um único datastore com armazenamento em colunas eficiente que oferece recuperação em tempo real e contexto confiável para IA.

    Banco de dados vetorial do Elasticsearch

  • O melhor mecanismo de relevância para engenharia de contexto

    Obtenha relevância excepcional com busca híbrida, reclassificação semântica e inferência integrada em GPU usando recursos nativos da Jina AI e modelos de terceiros. O Elasticsearch oferece as ferramentas para interpretar intenções, filtrar por permissões e classificar o contexto relevante, para que os agentes recuperem o que realmente importa.

    O que é engenharia de contexto?

  • Agent Builder: onde os dados encontram a decisão

    Adicione ação e controle à sua camada de contexto. Crie ferramentas personalizadas com ES|QL, converse com seus dados de forma segura e integre-se a agentes externos. O Elastic Agent Builder conecta seus prompts, dados e fluxos de trabalho para que você possa implementar agentes orientados a contexto em minutos.

    Saiba mais sobre Agent Builder

  • Construa com segurança. Meça tudo.

    O fornecimento de contexto relevante abrange todas as camadas, do armazenamento e da recuperação de dados à disponibilização por meio de ferramentas. Com controle de telemetria e guardrails integrados, crie agentes que atuam com segurança e mantêm a precisão em produção. Implante no local ou em redes totalmente air-gapped para garantir que dados sensíveis nunca saiam do seu ambiente.

    Explore a observabilidade do LLM

Todos os seus dados. Uma plataforma para contexto.

Estruture seu contexto com o Elasticsearch. Adicione busca precisa ou monte toda a pilha de IA conversacional. Comece em qualquer lugar, com padrões e opções de redimensionamento, e molde sua jornada de relevância, desde simples perguntas e respostas até fluxos de trabalho sofisticados baseados em agentes. Implante na nuvem, no local ou em ambientes air-gapped — sua camada de contexto é executada onde seus dados residem.

Plataforma para engenharia de contexto

APIs robustas para o ciclo de vida dos seus dados. Indexe, busque, filtre e aplique RBAC — em texto, embeddings, geodados, séries temporais ou metadados.

POST /_ingest/pipeline
{
  "description": "Clean and enrich documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "source",
        "value": "access_logs_prod"
      }
    },
    {
      "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} User %{WORD:user} accessed - %{IP:ip}"
        ]
      }
    }
  ]
}

Reúna seus agentes

Crie e redimensione ferramentas, agentes e interfaces de chat com apenas um snippet.

POST /api/agent_builder/tools
{
  "id": "find_client_exposure_to_negative_news",
  "type": "esql",
  "description": "Finds client portfolio exposure to negative news",
  "configuration": { "query": "ES|QL query here" },
  "params": { "time_duration": { "type": "keyword" } }
}

O melhor da categoria? Integrado diretamente

Comece com os modelos Jina AI no Elastic Inference Service (EIS). Ou conecte-se aos modelos que você já usa por meio de integrações nativas em todo o ecossistema de IA.

A four-column ecosystem diagram displaying the logos of leading AI and machine learning partners across Model Providers, Platform Providers, MLOps and orchestration tools, and Open Standard API clients. The visual shows Elastic connecting natively to the full AI stack to enhance search and power intelligent applications.

Dimensione sua jornada de relevância

O Elasticsearch oferece controle de relevância em todos os níveis — desde buscas precisas até toda a pilha de IA conversacional.

Explore a jornada completa de ajuste em nosso blog no Elasticsearch Labs.

  • Comece com relevância

    Armazene dados estruturados e não estruturados. Use busca híbrida para recuperar um contexto preciso e significativo de todas as suas fontes.

  • Planeje seu contexto

    Use modelos Jina AI com recuperação híbrida e reordenadores para oferecer um contexto preciso e específico de domínio para seus agentes.

  • Orquestre seus agentes

    Use o Agent Builder para conectar ferramentas, definir fluxos de trabalho e criar agentes confiáveis e orientados por contexto que raciocinam e agem sobre seus dados.

Perguntas frequentes

Por que o contexto é importante para a IA e os agentes?

Os agentes têm dificuldade em manter o contexto, o estado e a memória de longo prazo nos fluxos de trabalho. O contexto é o que os mantém coerentes, conscientes e consistentes ao longo do tempo. Sem isso, até mesmo modelos poderosos perdem a noção do que importa, levando a lacunas, alucinações ou interpretações errôneas. A engenharia de contexto mantém cada resposta fundamentada em informações precisas, relevantes e oportunas.

Como o Elasticsearch possibilita a engenharia de contexto?

O Elasticsearch foi projetado para relevância em escala, que é a base da engenharia de contexto. Ele reúne busca vetorial, palavra-chave e estruturada com análises, inferência e observabilidade em uma única plataforma. Isso facilita para os desenvolvedores armazenar, recuperar e classificar dados empresariais estruturados e não estruturados com precisão, para que os agentes sempre obtenham o contexto correto.

Com o Agent Builder, o Elasticsearch leva isso além, trazendo chat, recuperação, criação de ferramentas e orquestração diretamente para a plataforma. Desenvolvedores podem construir, testar e escalar agentes orientados por contexto em minutos usando seus próprios dados, modelos e ferramentas, todos suportados pela relevância, segurança e desempenho do Elasticsearch.

Posso usar meus próprios modelos ou frameworks?

Sim. Por meio da API de inferência aberta e das integrações com LangChain, LlamaIndex e Model Context Protocol (MCP), você pode trazer seus próprios modelos e estender os fluxos de trabalho do Agent Builder diretamente no Elasticsearch.

Posso fazer engenharia de contexto no local ou em um ambiente air-gapped?

Sim. O Elasticsearch oferece suporte a nuvens soberanas e a implantações totalmente no local e air-gapped — sem necessidade de conectividade externa. Organizações nas áreas de defesa, governo, serviços financeiros e saúde podem criar pipelines completos de engenharia de contexto — incluindo recuperação híbrida, reclassificação semântica, fluxos de trabalho baseados em agentes e RBAC — inteiramente dentro de sua própria infraestrutura. Use o Elastic Cloud Enterprise (ECE) para orquestrar clusters Elasticsearch no local em escala com as mesmas ferramentas que a Elastic usa para executar o Elastic Cloud.