Hybride Suche

Erstellung eines ChatGPT-Konnektors mit Elasticsearch zur Abfrage von GitHub-Issues

Erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten ChatGPT-Konnektor erstellen und einen Elasticsearch MCP-Server bereitstellen, der die hybride Suche verwendet, um interne GitHub Issues abzufragen.

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Hybride Suche ohne Probleme: Vereinfachte hybride Suche mit Retrievern

27. November 2025

Hybride Suche ohne Probleme: Vereinfachte hybride Suche mit Retrievern

Erfahren Sie, wie Sie die hybride Suche in Elasticsearch mit einem mehrfeldrigen Abfrageformat für lineare und RRF-Retriever vereinfachen und Abfragen erstellen können, ohne vorher Kenntnisse über Ihren Elasticsearch-Index haben zu müssen.

Sie wissen schon, Kontext – Teil III: Die Leistungsfähigkeit der hybriden Suche im Kontext-Engineering

Sie wissen schon, Kontext – Teil III: Die Leistungsfähigkeit der hybriden Suche im Kontext-Engineering

Erfahren Sie, wie Sie Kontext-Engineering und hybride Suche nutzen können, um die Genauigkeit der KI-Ausgabe mithilfe von Aggregationen, RBAC und Nicht-Inhaltssignalen zu verbessern.

Sie wissen schon, Kontext – Teil I: Die Entwicklung von hybrider Suche und Kontextgestaltung

12. November 2025

Sie wissen schon, Kontext – Teil I: Die Entwicklung von hybrider Suche und Kontextgestaltung

Erfahren Sie, wie sich hybride Suche und Kontextgestaltung von lexikalischen Grundlagen weiterentwickelt haben, um die nächste Generation agentenbasierter KI-Workflows zu ermöglichen.

Multimodale Suche nach Berggipfeln mit Elasticsearch und SigLIP-2

Multimodale Suche nach Berggipfeln mit Elasticsearch und SigLIP-2

Lernen Sie, wie Sie die multimodale Suche von Text zu Bild und von Bild zu Bild mithilfe von SigLIP-2-Einbettungen und der Elasticsearch kNN-Vektorsuche implementieren. Projektschwerpunkt: Auffinden von Fotos des Gipfels des Mount Ama Dablam während einer Everest-Trekkingtour.

Experimente zur Verbesserung von Agentic AI-Tools für Elasticsearch

Experimente zur Verbesserung von Agentic AI-Tools für Elasticsearch

Erfahren Sie, wie wir die Arbeitsabläufe von KI-Agenten für Elasticsearch durch iterative Experimente verbessert haben, indem wir lineare Retriever, hybride Suche und semantic_text für eine skalierbare RAG-Optimierung kombiniert haben.

Sind Sie bereit, hochmoderne Sucherlebnisse zu schaffen?

Eine ausreichend fortgeschrittene Suche kann nicht durch die Bemühungen einer einzelnen Person erreicht werden. Elasticsearch wird von Datenwissenschaftlern, ML-Ops-Experten, Ingenieuren und vielen anderen unterstützt, die genauso leidenschaftlich an der Suche interessiert sind wie Sie. Lasst uns in Kontakt treten und zusammenarbeiten, um das magische Sucherlebnis zu schaffen, das Ihnen die gewünschten Ergebnisse liefert.

Probieren Sie es selbst aus