Busca agêntica alimentada pelo banco de dados vetorial da Elastic

Lily Adler

Líder de equipe e especialista em busca com GenAI

Elastic

Peter Steenbergen

Especialista em busca com GenAI

Elastic

À medida que as aplicações de IA evoluem de assistentes para sistemas sofisticados com capacidade de ação, uma coisa ficou clara: contexto é tudo. Por isso, o Elastic, a plataforma de engenharia de contexto e principal banco de dados vetorial, está no centro da busca moderna com capacidade de ação.

Neste webinar, vamos ver como funciona a busca vetorial da Elastic, como ela se integra com a busca por palavras-chave e híbrida e por que ela é a base para construir agentes e aplicações de IA que lidam com dados não estruturados. Você verá como nossos modelos de incorporação, reordenadores e inovações de busca permitem correspondência semântica, busca por similaridade e consultas híbridas em larga escala.

Esta sessão foi projetada para desenvolvedores, engenheiros de dados e arquitetos que estão criando a próxima geração de agentes e aplicações de IA. 

Destaques

• Como a busca vetorial realmente funciona: fragmentação, incorporações, busca semântica de texto, consultas híbridas, reclassificação e como integrar vetores densos e esparsos
• Casos de uso no mundo real para agentes e aplicações de IA: correspondência semântica, compreensão de documentos, recomendações e memória de conversação
• Como ficar pronto para a empresa: escala de mais de um bilhão de vetores, busca híbrida, suporte a dados multimodais e análises integrado que vão além dos VDBs de solução pontual
• Elastic como plataforma de engenharia de contexto e banco de dados vetorial: por que a Elastic é o banco de dados vetorial mais abrangente e como ele sustenta a busca agêntica

Recursos adicionais

• Veja o código-fonte e os materiais da sessão no repositório do GitHub
• Teste os recursos mais recentes de busca de IA com o AI Playground
• O banco de dados vetorial open source mais amplamente implantado banco de dados vetorial open source