了解 Elastic 的最新创新如何助力扩展生成式 AI 用例。
阅读博文将 RAG 集成到您的应用中,并利用矢量数据库尝试不同的 LLM。
了解更多关于 Elasticsearch 实验室的信息了解如何使用 Elasticsearch Relevance Engine™ 构建基于 RAG 的高级应用程序。
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让您的数据适配 RAG
RAG 通过直接访问相关专有数据,无需重新训练,即可扩展 LLM 的功能。当您将 RAG 与 Elastic 结合使用时,将可享受到以下优势:
- 最先进的搜索技术
- 简单的模型选择与轻松切换模型的能力
- 安全的文档访问和基于角色的权限控制,确保您的数据安全无忧
彻底改变搜索体验
什么是检索增强生成?
检索增强生成 (RAG) 是一种通过整合专有数据源的相关信息来增强文本生成的模式。通过将特定领域的上下文信息提供给生成式模型,RAG 提高了生成的文本响应的准确性和相关性。
使用 Elasticsearch 搜索高相关性的上下文窗口,能够借助您的专有数据来提升 LLM 输出质量,并以一种既安全又高效的对话式体验向用户提供所需信息。
RAG 如何与 Elastic 配合使用
使用 Elasticsearch 增强 RAG 工作流
了解如何在 RAG 工作流中使用 Elastic 增强生成式 AI 体验。使用专有数据源轻松同步实时信息,以获得最佳、最相关的生成式 AI 响应。
机器学习推理管道会使用 Elasticsearch 采集处理器来高效地提取嵌入。通过将文本(BM25 匹配)与矢量 (kNN) 搜索无缝结合,它能够检索出得分最高的文档,从而支持上下文感知的响应生成。
用例
基于您的私有数据集运行的问答服务
利用 Elasticsearch 作为矢量数据库,结合使用 RAG,实现卓越的问答体验。
AI 搜索 — 实际应用
客户聚焦
Consensus 使用 Elastic 先进的语义搜索和 AI 工具升级学术研究平台。
客户聚焦
Cisco 在 Google Cloud 上利用 Elastic 打造 AI 驱动型搜索体验。
客户聚焦
佐治亚州立大学利用 AI 驱动型搜索增强了获取数据见解的能力,并对如何帮助学生利用该技术申请助学金进行了有益探索。
常见问题
检索增强生成(通常简称为 RAG)是一种自然语言处理模式,旨在让企业能够搜索专有数据源,并提供基于大型语言模型生成的上下文信息。这样就能够在生成式 AI 应用场景中做出更准确、更实时的响应。
当以最优方式实施时,RAG 能够实时提供对相关特定领域专有数据的安全访问。RAG 可以有效减少生成式 AI 应用场景中出现的幻觉现象,并显著提升响应的精准度。
RAG 是一种复杂的技术,它依赖于以下几个关键因素:
- 输入数据的质量
- 搜索检索的有效性
- 数据安全性
- 引用生成式 AI 响应的来源以微调结果的能力
此外,在快速发展的生态系统中,选择适合的生成式 AI 或大型语言模型 (LLM) 对组织来说也是挑战重重。同时,RAG 的实施还伴随着成本、性能和可扩展性等方面的考量,这些因素都可能影响到企业快速将应用程序推向生产环境的速度。
Elasticsearch 是一个灵活的 AI 平台和矢量数据库,能够索引和存储来自任何来源的结构化及非结构化数据。它提供了高效且可定制的信息检索功能,并能在数十亿个文档中自动进行矢量化处理。同时,Elasticsearch 还具备企业级安全性,可通过角色和文档级别的访问控制来保障数据安全。此外,Elastic 还提供了一个标准接口,用于访问不断扩展的 GenAI 生态系统中的创新,这些创新涵盖了超大规模云服务商平台、模型存储库以及各类框架。最重要的是,Elastic 已在生产规模的环境中得到验证,为超过半数的《财富》500 强企业提供了强大的支持。探索如何通过实际演练在 Elastic 中构建 RAG 系统。
Elastic 提供了跨集群搜索 (CCS) 和跨集群复制 (CCR) 功能,可帮助您轻松管理和保护跨私有、本地及云环境中的数据。通过 CCS 和 CCR,您可以:
- 确保高可用性
- 遵守全球数据保护法规
- 确保数据隐私和主权
- 制定有效的灾难恢复策略
此外,Elastic 还提供了基于角色和文档级的访问控制,这一功能确保了客户和员工仅能接收他们有权限访问的数据的响应。同时,我们的用户能够从任何部署的全面可观测性和监测中获得见解。