Eleve a busca a um patamar superior com machine learning

O Elastic foi desenvolvido com os campos vetoriais do Lucene e a busca de vizinho mais próximo aproximado (ANN, usando HNSW), combinando consultas com conceitos baseados em vetor que tornam as aplicações de busca mais rápidas e precisas, especialmente em escala. Crie, armazene e consulte embeddings com o banco de dados vetorial da Elastic.

O suporte para o processamento de linguagem natural moderno permite usar modelos transformadores, do PyTorch e do Python com pipelines de ingestão do Elasticsearch para análise de sentimentos, classificação de texto e reconhecimento de entidade nomeada (NER). Importe modelos transformadores populares diretamente do Hugging Face.

Crie e aplique modelos preditivos (aprendizado supervisionado) para classificar os dados em categorias ou prever tendências. Para aplicar modelos preditivos no Elastic, converta dados brutos de índices do Elasticsearch em quadros de dados usando nosso utilitário Transforms.

Crie uma busca que adapte as respostas à localização do usuário final, à conta do cliente ou ao histórico de compras, ou à sua função dentro de uma organização com reconhecimento de entidade nomeada e classificação de texto.

A busca em linguagem natural permite que os usuários recebam resultados mais rápidos e precisos em escala. Use o modelo pronto para uso da Elastic ou crie-o usando a busca vetorial e algoritmos do vizinho mais próximo aproximado, que capturam informações contextuais e revelam o significado por trás das consultas de busca.

Compare imagens em grandes conjuntos de dados para descoberta e venda cruzada de produtos, rastreamento de imagens e autenticação.

Obtenha respostas relevantes para os usuários mais rapidamente encontrando perguntas semelhantes nas perguntas frequentes, na central de ajuda ou na base de conhecimento de suporte usando campos vetoriais e busca de similaridade de texto. Vincule seus dados proprietários para gerar uma saída mais relevante ao usar LLMs e IA generativa para potencializar novas experiências.

Organize o conteúdo para mostrar avaliações de cinco estrelas dos clientes ou notícias semelhantes juntas no seu site, categorize dados de busca ou encaminhe problemas de suporte ao cliente com reconhecimento de entidade nomeada, incorporação de texto, classificação zero-shot e análise de sentimentos.

Identifique e responda a padrões em seus dados de busca, como lacunas em seu conteúdo ou catálogo de produtos, usando modelos de machine learning que classificam, agrupam e correlacionam analítica e comportamento de busca.