Categoria: AI

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Busca multimodal de picos de montanhas com Elasticsearch e SigLIP-2
Elasticsearch Labs

Busca multimodal de picos de montanhas com Elasticsearch e SigLIP-2

Aprenda como implementar buscas multimodais de texto para imagem e de imagem para imagem usando embeddings SigLIP-2 e busca vetorial kNN do Elasticsearch. Objetivo do projeto: encontrar fotos do pico do Monte Ama Dablam tiradas durante uma trilha no Everest.

Navneet Kumar
Servidor Elastic MCP: Exponha as ferramentas do Agent Builder a qualquer agente de IA.
Elasticsearch Labs

Servidor Elastic MCP: Exponha as ferramentas do Agent Builder a qualquer agente de IA.

Descubra como usar o servidor Elastic MCP integrado no Agent Builder para estender com segurança qualquer agente de IA com acesso aos seus dados privados e ferramentas personalizadas.

Jedr Blaszyk
Avaliação de agentes de IA: como a Elastic testa frameworks de agentes
Elasticsearch Labs

Avaliação de agentes de IA: como a Elastic testa frameworks de agentes

Saiba como avaliamos e testamos as alterações em um sistema de agentes antes de liberá-las para os usuários da Elastic, garantindo resultados precisos e verificáveis.

Susan Chang
Conectando agentes elásticos ao Gemini Enterprise via protocolo A2A
Elasticsearch Labs

Conectando agentes elásticos ao Gemini Enterprise via protocolo A2A

Aprenda a usar o Agent Builder para expor seu Elastic Agent personalizado a serviços externos como o Gemini Enterprise com o protocolo A2A.

Jedr Blaszyk
Seu primeiro Agente Elástico: De uma simples consulta a um chat com inteligência artificial.
Elasticsearch Labs

Seu primeiro Agente Elástico: De uma simples consulta a um chat com inteligência artificial.

Aprenda a usar o construtor de agentes de IA da Elastic para criar agentes de IA especializados. Neste blog, vamos construir um agente de IA para o setor financeiro.

Jeff Vestal
Criando fluxos de trabalho com agentes de IA usando o Elasticsearch.
Elasticsearch Labs

Criando fluxos de trabalho com agentes de IA usando o Elasticsearch.

Conheça o Agent Builder, uma nova camada de IA no Elasticsearch que fornece uma estrutura para a criação de fluxos de trabalho de IA baseados em agentes, usando pesquisa híbrida para fornecer aos agentes o contexto necessário para raciocinar e agir.

Anish Mathur
Painéis de controle com inteligência artificial: da visão ao Kibana
Elasticsearch Labs

Painéis de controle com inteligência artificial: da visão ao Kibana

Gere um painel de controle usando um LLM para processar uma imagem e transformá-la em um painel do Kibana.

Jeffrey Rengifo
Construindo um assistente RAG ativo com JavaScript, Mastra e Elasticsearch.
Elasticsearch Labs

Construindo um assistente RAG ativo com JavaScript, Mastra e Elasticsearch.

Aprenda a criar agentes de IA no ecossistema JavaScript.

JD Armada
Usando funções do Azure LLM com o Elasticsearch para experiências de consulta mais inteligentes
Elasticsearch Labs

Usando funções do Azure LLM com o Elasticsearch para experiências de consulta mais inteligentes

Explore um exemplo de aplicativo de busca imobiliária que usa as Funções LLM do Azure Gen AI com o Elasticsearch para fornecer resultados de busca híbridos e flexíveis. Veja passo a passo como configurar e executar o aplicativo de exemplo no GitHub Codespaces.

Jonathan Simon
O estado atual do MCP (Model Context Protocol)
Elasticsearch Labs

O estado atual do MCP (Model Context Protocol)

Saiba mais sobre o MCP, atualizações de projetos, recursos, desafios de segurança, casos de uso emergentes e como mexer no servidor Elasticsearch MCP da Elastic.

JD Armada
Spring AI e Elasticsearch como seu banco de dados vetorial
Elasticsearch Labs

Spring AI e Elasticsearch como seu banco de dados vetorial

Aprenda a criar um app RAG pronto para produção usando Spring AI e Elasticsearch e a integrar LLMs aos seus dados com um banco de dados vetorial.

Josh Long
​​Construindo um fluxo de trabalho RAG usando LangGraph e Elasticsearch
Elasticsearch Labs

​​Construindo um fluxo de trabalho RAG usando LangGraph e Elasticsearch

Aprenda como configurar e personalizar um modelo de agente de recuperação LangGraph com o Elasticsearch para criar um fluxo de trabalho RAG para recuperação de dados eficiente e respostas orientadas por IA.

Neha Saini

Pronto para criar buscas de última geração?

Uma pesquisa suficientemente avançada não se consegue apenas com o esforço de uma só pessoa. O Elasticsearch é impulsionado por cientistas de dados, especialistas em operações de aprendizado de máquina, engenheiros e muitos outros que são tão apaixonados por buscas quanto você. Vamos nos conectar e trabalhar juntos para construir a experiência de busca mágica que lhe trará os resultados desejados.