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将 AI 搜索体验构建到您的应用程序中

Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) 旨在为基于人工智能的搜索应用程序提供强大支持。使用 ESRE,您可以应用具有卓越相关性的开箱即用型语义搜索(无需域适应),与外部大型语言模型 (LLM) 集成,实现混合搜索,并使用第三方或您自己的转换器模型。

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了解如何轻松开始设置 Elasticsearch Relevance Engine。

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使用 ESRE 构建基于 RAG 的高级应用程序。

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使用私有的内部数据作为上下文,通过生成式 AI 模型的功能,针对用户的查询提供最新的可靠响应。

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面向所有开发人员的 AI

借助 AI 提升搜索体验

无论您的专业水平如何,都可以通过 ESRE 为应用程序提供先进的 AI 相关性方面的功能。ESRE 有一套功能可以帮助您开始使用或打造 AI 体验。您能够灵活地控制,按您认为合适的方式部署 Machine Learning 和生成式 AI 搜索应用。

  • 刚接触语义搜索?

    对您的应用程序运用语义搜索不需要深厚的专业知识。使用 Elastic Learned Sparse Encoder 模型,可以获得业内卓越的开箱即用型语义搜索体验。通过简化的部署过程,您可以快速开始运用语义搜索,无需进行繁重的训练,也无需维护 Machine Learning 模型。

  • 熟悉嵌入和搜索向量?

    将非结构化数据转换为向量嵌入,使用近似最近邻搜索对其进行高效搜索。在上下文窗口中结合您自己的特定域数据,以提高 LLM 的类人输出的相关性。

  • 使用您自己的转换器模型

    既可使用 Eland Python 库来引入您自己训练好的 Machine Learning 模型,也可使用公共存储库中的第三方模型,比如 HuggingFace。从各种受支持的架构中进行选择,以满足您的需求。

Elasticsearch Relevance Engine

Elasticsearch — 一体化向量搜索引擎

生成嵌入。存储、搜索和管理向量。使用 Elastic 自己的 Learned Sparse Encoder Machine Learning 模型进行语义搜索。采集所有类型的数据。与快速发展的大型语言模型集成。

  • RRF 混合排名

    RRF(倒数排序融合)是一种结合多个检索系统的文档排名的方法。在不久的将来,RRF 将支持对 BM25 等稀疏向量模型结果和 Elastic 检索模型的结果进行混合,从而提供同类最佳的“零次”学习排序方法。通过使用 RRF 的混合排名,可让您毫不费力地调整来自多个检索器的搜索结果。

  • Elastic Learned Sparse Encoder

    我们的新模型提供了高度相关的开箱即用型语义搜索,无需进行域适应。在配置搜索应用程序时,只需单击一下即可使用。Elastic Learned Sparse Encoder 可使用相关的关键字和相关性分数来扩展查询,因此它们解读起来也很容易,并可立即使用。

  • 检索增强生成

    使用您的私有数据(不仅仅是公开训练的数据)为大型语言模型 (LLM) 提供特定业务的信息。使用 Elasticsearch 提供的可连接您专有数据的高相关性上下文窗口,提升 LLM 输出和相关性。通过与您所选 LLM 集成的 API 和插件访问生成式 AI。

  • 向量数据库

    获得大规模的完整向量搜索体验 — 不仅仅存储和搜索嵌入,而且还可以创建嵌入!通过嵌入实现密集检索,捕获包括文本和图像在内的非结构化数据的含义和上下文。在文档级别保护嵌入,以确保数据掌握在正确的人手中。

  • 使用您自己的转换器模型

    您可以将自己的专有转换器模型引入 Elastic。也可以从第三方存储库(如 HuggingFace 模型中心)上传预先训练好的模型;Elastic 支持各种受支持的架构,例如 BERT、BART、ELECTRA 等。

  • 数据集成和采集库

    您可以使用熟悉的工具(如 Elastic Agent 或 Logstash)对数据建立索引。集成列表(如 Confluence、S3 或 Google 云端硬盘)不断壮大。原生数据库连接器(如 MySQL、MongoDB)。适用于采集在线资源的网络爬虫。对于定制应用数据,既可使用 Kibana API,也可使用熟悉的框架构建您自己的连接器。

Chris Brown, Chief Product Officer, Relativity

“我很高兴可以让客户享受我们在 RelativityOne 中投资利用 Elasticsearch 所带来的多种益处。我们目前正在试验 ESRE,并致力于为客户提供强大的、AI 增强的搜索结果;我们对 ESRE 在这方面的潜力感到兴奋不已。”

Chris BrownRelativity 首席产品官

Frequently asked questions

什么是 Elasticsearch Relevance Engine?

Elasticsearch Relevance Engine 是一组可帮助开发人员构建 AI 搜索应用程序的功能,包括:

  • 行业领先的高级相关性排名功能,包括使用 BM25 算法(这是针对所有域进行相关度打分和实现混合搜索的基础)的传统关键字搜索。
  • 完整的向量数据库功能 — 除了存储和检索向量外,还能够创建嵌入。
  • 弹性学习稀疏编码器--我们用于跨领域语义搜索的新机器学习模型 混合排序(RRF),用于将向量和文本搜索功能配对,以实现跨领域的最佳搜索相关性。
  • 支持通过 API 集成第三方转换器模型(如 OpenAI 的 GPT-3 和 GPT-4)
  • 全套的数据采集工具,如数据库连接器、第三方数据集成、网络爬虫,以及用于创建定制连接器的 API
  • 开发人员工具,可跨所有类型的数据(文本、图像、时序、地理位置、多媒体等)构建搜索应用程序。