Motor für das Zeitalter der generativen KI
Elasticsearch kann kosteneffizient und sicher Ihre Daten mit LLMs (Large Language Models) verknüpfen, was aktuelle, präzise, relevante und branchenspezifische Ausgaben für Anwendungen ermöglicht. Nutzen Sie das Potenzial von Elasticsearch und der Vektordatenbank für Ihre eigenen Transformationsmodelle oder integrieren Sie generative KI für die Entwicklung neuer Sucherlebnisse für Kund:innen und Mitarbeitende.
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Blogpost zur Elasticsearch Relevance Engine lesenErfahren Sie mehr über Elastic AI Assistant, unsere erste fachspezifische Anwendung auf der Basis generativer KI.
Artikel lesenKen Exner, CPO von Elastic, erklärt die entscheidende Rolle von Elastic für die Beschleunigung von KI.
Video ansehenFunktionsweise
Ein Blick in das Kontextfenster
Elastic verwendet Retrieval Augmented Generation (RAG), um der generativen KI relevante Suchergebnisse aus Ihren Daten zur Verfügung zu stellen.
Wenn ein Endnutzer eine Suchanfrage startet, durchsucht Elastic Ihre bei Elasticsearch gespeicherten Daten, um relevante Suchergebnisse zu generieren. Dieser Kontext wird an das Generative-KI-Modell weitergegeben, welches sein Wissen mit dem Kontext Ihrer Geschäftsdaten verbindet, um die Antwort für den Nutzer zu erstellen.
Eintauchen
Bereit loszulegen?
Probieren Sie das einfach zu implementierende Elastic-Modell für die semantische Suche im Rahmen eines kostenlosen Probeabos aus oder informieren Sie sich weiter über das Modell und über Anwendungsfälle für die Nutzung von Elastic zum Erstellen von Suchanwendungen mit generativer KI.
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Semantische Suche einrichten
Erfahren Sie, wie Sie mit Elastic Cloud in ein paar kurzen Schritten eine semantische Suche einrichten können.
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