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Não. O algoritmo de busca textual BM25 da Elastic, seu banco de dados vetorial escalável, a busca semântica e a pontuação híbrida com Reciprocal Rank Fusion (RRF) já vêm prontos para uso com o Elastic Search. A Elastic ainda tem seu próprio modelo de busca semântica, o Elastic Learned Sparse Encoder, que já vem pronto para uso.

Sim. O Elastic é o banco de dados vetorial escalável mais baixado do mundo, permitindo aos desenvolvedores criar, armazenar e buscar embeddings vetoriais. Mas isso não é tudo. A plataforma de busca da Elastic também inclui tudo o que você precisa para criar experiências de busca excepcionais, incluindo agregações, filtragem e facetamento, preenchimento automático, vários métodos de recuperação e a flexibilidade de integração com modelos transformadores próprios ou de terceiros.

Você precisa de um produto de busca se usa um grande modelo de linguagem porque é uma abordagem eficiente em termos de custo e tempo para obter resultados mais precisos em sua experiência de IA generativa. Fazendo buscas nos dados específicos do seu domínio, você pode minimizar as alucinações do grande modelo de linguagem ao fornecer resultados de busca altamente relevantes como contexto adicional e limitar o tempo necessário para ajustar o modelo. Usando a geração aumentada de recuperação (RAG, pelas iniciais em inglês), a Elastic possibilita que você consulte dados proprietários para obter resultados mais precisos e em tempo real, exigindo menos recursos de computação e armazenamento. A Elastic também controla o acesso à busca com a segurança em nível do documento.

Se você é desenvolvedor, um dos melhores lugares para obter informações técnicas e práticas sobre a implementação do Elastic em blogs, exemplos e apps é no Elastic Search Labs. Ele é criado e mantido pelos tecnólogos que trabalham na Elastic, para os tecnólogos que usam o Elastic. Acesse o Elastic Search Labs para conhecer o que há de mais recente em IA generativa, busca vetorial e pesquisa de machine learning.