矢量搜索为下一代搜索体验提供助力
矢量搜索为实现文本的语义搜索或者图像、视频或音频的相似度搜索提供了基础。 通过依靠 Machine Learning 对数据进行编码来检索数据的相关上下文，并应用生成式 AI 来创造更多仿人体验。
AI Playground
原型开发中
使用自己的数据尝试尖端 AI 搜索功能。轻松测试并交换模型。了解如何使用 OpenAI、Amazon Bedrock 和 Anthropic 的 LLM 在所选平台上构建 RAG 系统。
个性化
个性化搜索
为用户行为和个人资料建模，并找到与用户感兴趣的项目类似的项目。这使您可以对消费品、电影、音乐等进行个性化推荐，并根据个人或用户群动态地调整任何用户体验。
自然语言处理
轻松使用 NLP
现代自然语言处理 (NLP) 可以丰富您的搜索体验。使用向量搜索检索可配置的相关文档子集。在第二步中，使用问答转换器识别回答特定问题的段落，提取命名实体 (NER)，或通过应用情感分析确定情感内容。
生成式 AI
转换搜索体验
利用大型语言模型 (LLM) 处理来自组织私有数据（不仅仅是公开训练的数据）的特定于业务的信息。使用 Elasticsearch 搜索高相关性上下文窗口，利用您的专有数据来改善大型语言模型输出，并以安全、简洁、可操作和对话式的体验交付信息。
行业应用
矢量搜索在各行业的使用情况
提供创新的用户体验，自动化流程，加速根本原因分析，并利用学到的向量表示和大型语言模型获得见解。
客户聚焦
我们的客户从中获益
Elastic 的向量搜索让您可以负责任地实现大规模、企业级的下一代 ML/AI 驱动型搜索体验。看看我们的客户如何使用向量搜索来实现他们的业务成果！
关于教育内容的语义搜索
“通过 Elastic 搜索中的向量搜索，我们可以更好地了解用户意图，并返回根据他们的行业、组织和角色量身定制的课程。”
Jon Ducrou，Go1 工程部高级副总裁
快速搜索多媒体资产
“Elastic 处理采集数据的功能非常有价值，它可以自动为我们的 AI 系统做好准备。 我们还可以使用向量和嵌入特征作为 Machine Learning 操作的构建块。”
《财富》500 强多媒体和创意软件公司工程部总监
合法的电子发现搜索
“我很高兴可以让客户享受到我们在 RelativityOne 中投资利用 Elasticsearch 所带来的多种益处。我们致力于为客户提供强大的、AI 增强的搜索结果；我们对这方面的潜力感到兴奋不已。”
Chris Brown，Relativity 首席产品官
精简客户服务
“我们的工程师给出的反馈非常积极。现在，他们使用 Topic Search 工具可解决 90% 的服务请求。他们可以轻松找到所需信息，并能更快地解决问题，从而提供更好的客户体验。”
Sujith Joseph，Cisco Systems 首席企业搜索和云架构师
