Search

Elastic Search ist die Suchlösung von Elastic und setzt auf Elasticsearch auf. Sie enthält innovative Funktionen, die Entwicklungszeit und Aufwand bei der Verwaltung der Suche sparen, wie Machine Learning, Audit Logging, rollen- und attributbasierte Sicherheitsmaßnahmen, durchsuchbare Snapshots, clusterübergreifende Replikation und clusterübergreifende Suche, sowie flexible Bereitstellungsoptionen.

Nein. Der Textsuche-Algorithmus BM25 von Elastic, die skalierbare Vektordatenbank, die semantische Suche und das hybride RRF(Reciprocal Rank Fusion)-Scoring sind sofort einsatzbereite Bestandteile von Elastic Search. Elastic verfügt mit dem Elastic Learned Sparse Encoder sogar über ein eigenes Modell für die semantische Suche, das ohne jeden Konfigurationsaufwand verwendet werden kann.

Ja. Elastic ist die weltweit am häufigsten heruntergeladene skalierbare Vektordatenbank und versetzt Entwickler in die Lage, Vektoreinbettungen zu erstellen, zu speichern und zu durchsuchen. Aber das ist noch nicht alles! Die Suchplattform von Elastic bietet alles, was man für die Erstellung hervorragender Sucherlebnisse benötigt. Dazu gehören Aggregationen, Filterfunktionen, Facettensuche, die automatische Vervollständigung von Suchanfragen, mehrere Abrufmethoden und die Flexibilität zur Integration in eigene Transformatormodelle oder die von externen Anbietern.

Sie brauchen auch bei Benutzung eines Large Language Models ein Produkt für die Suche, weil Sie auf diese Weise kosten- und zeitsparend in Ihrer mit generativer KI arbeitenden Anwendung genauere Ergebnisse erzielen können. Durch das Suchen in domänenspezifischen Daten lassen sich vom Large Language Model ausgehende Halluzinationen reduzieren, denn der generativen KI stehen hochgradig relevante Suchergebnisse zur Verfügung, die zusätzlichen Kontext liefern. Außerdem wird die für das Feinjustieren des Modells benötigte Zeit verringert. Mit Retrieval Augmented Generation (RAG) können Sie proprietäre Daten abfragen, um in Echtzeit genauere Ergebnisse zu erhalten und gleichzeitig die für Rechenoperationen und Speicherung notwendigen Ressourcen zu reduzieren. Elastic steuert dank Security auf Dokumentenebene auch den Zugriff auf die Suche.

Wenn Sie als Entwickler arbeiten, empfiehlt es sich, sich bei Elastic Search Labs umzuschauen. Hier finden Sie in Blogposts, Beispielen und Anwendungen technische und praktische Informationen zur Implementierung von Elastic. Die Inhalte bei Elastic Search Labs werden von den Technologiefachleuten, die bei Elastic arbeiten, erstellt und gepflegt und richten sich an die Technologiefachleute, die Elastic nutzen. Besuchen Sie Elastic Search Labs, um sich über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen generative KI, Vektorsuche und Machine Learning zu informieren.