Busca personalizada, relevância incomparável

Crie aplicações de busca com IA e integre-as com grandes modelos de linguagem com o Elasticsearch Relevance Engine. Use recursos avançados de classificação de relevância líderes do setor como o BM25f para busca híbrida, busca vetorial nativa, modelo de ML proprietário da Elastic para busca semântica em domínios e classificação híbrida usando RRF para entrar em uma nova era de relevância contextual.

Acelere suas implementações de RAG com o Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) como ponto de partida confiável. Além disso, a API de inferência da Elastic simplifica o código e o gerenciamento de inferência em várias nuvens. Quer você use o ELSER ou embeddings da OpenAI, Hugging Face, Cohere ou outros para cargas de trabalho de RAG, uma única chamada de API garante um código limpo para gerenciar a implantação de inferência híbrida.

Os reclassificadores aplicam modelos de machine learning para ajustar os resultados da busca e trazer os resultados mais relevantes para o topo com base nas preferências do usuário e nos sinais. O Learning to Rank (LTR) é nativo da Elastic e oferece suporte para casos de uso de RAG, alimentando os LLMs com os resultados mais relevantes como contexto.

Forneça instruções customizáveis por meio de metadados para obter mais controle dos resultados da busca em resposta a consultas direcionadas. As regras de consulta no Elasticsearch ajudam a promover conteúdo de alta prioridade para usuários finais em casos de uso específicos. Além disso, você pode simplificar a organização e a atualização de palavras relacionadas para buscas em sites usando a API de gerenciamento de sinônimos.