RELEVANZ
Personalisierte Suche, einzigartige Relevanz
Elastic® bietet eine leistungsfähige vorkonfigurierte Suchrelevanz sowie alle erforderlichen Tools zum Entwickeln KI-gestützter Sucherlebnisse, mit denen die Nutzer genau das finden, was sie suchen. Mit den modernen Machine-Learning- und Relevanz-Tuning-Tools der Elasticsearch Relevance Engine™ können Sie noch mehr Analysen, Optimierungen und Personalisierungen umsetzen.
Erfahren Sie mehr über die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) zur Erstellung von KI-Suchanwendungen mit Integration von LLMs und generativer KI.
Blogpost lesenSehen Sie sich an, wie einfach sich die Elasticsearch Relevance Engine einrichten lässt.
„Quick Start“-Video ansehenLernen Sie die hochmodernen Elasticsearch-Tools für das Relevanz-Ranking kennen.
Webinar ansehenKI-GESTÜTZTE RELEVANZ
Entwicklungstools für generative KI und semantische Suche
Erstellen Sie KI-Suchanwendungen und integrieren Sie umfassende Sprachmodelle mit der Elasticsearch Relevance Engine. Nutzen Sie branchenführende erweiterte Relevanz-Ranking-Funktionen wie BM25f für Ihre Hybrid- oder native Vektorsuche, das proprietäre Elastic-ML-Modell für die fachübergreifende semantische Suche und hybrides Ranking mit RRF für beispiellose kontextbezogene Relevanz.
ELSER, INFERENZ-API
Modellauswahl einfach gemacht
Der Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) dient als verlässlicher Ausgangspunkt für die Beschleunigung Ihrer RAG-Implementierungen. Und mit der Inferenz-API von Elastic wird die Verwaltung von Code und Multi-Cloud-Inferenz zusätzlich rationalisiert. Gleich, ob Sie für Ihre RAG-Workloads ELSER oder Einbettungen von OpenAI, Hugging Face, Cohere oder anderen Anbietern verwenden – mit nur einem API-Aufruf sorgen Sie für sauberen Code zur Verwaltung der hybriden Inferenzbereitstellung.
LEARNING TO RANK (LTR)
Die relevanteste Suchmaschine für RAG
Reranker nutzen Machine-Learning-Modelle, um Ihre Suchergebnisse zu justieren, und bringen, auf der Basis von Nutzerpräferenzen und ‑signalen, die jeweils relevantesten Ergebnisse nach oben. „Learning to Rank“ (LTR) ist ein Elastic-natives Verfahren, das RAG-Anwendungsfälle unterstützt. Es stellt LLMs die relevantesten Ergebnisse als Kontext zur Verfügung.
ABFRAGEREGELN UND SYNONYMVERWALTUNGS-API
Optimierung der Search-Performance
Stellen Sie mithilfe von Metadaten individuell anpassbare Anweisungen für die zusätzliche Einflussnahme auf die Ergebnisse zielgerichteter Abfragen zur Verfügung. Abfrageregeln in Elasticsearch helfen dabei, den Endnutzern bei spezifischen Anwendungsfällen Inhalte mit hoher Priorität zu präsentieren. Außerdem können Sie mithilfe der Synonymverwaltungs-API das Organisieren und Aktualisieren verwandter Wörter für Website-Suchen vereinfachen.
Feinjustierung für das Suchrelevanzmodell
Die Elasticsearch-Abfragesprache unterstützt komplexe Suchverfahren (Volltextsuche, Vektorsuche mit dünn/dicht besetzten Vektoren) sowie die hybride Suche mit Reciprocal Rank Fusion (RRF). Wird dies mit Filter-, Boosting- und Rescoring-Methoden kombiniert, können Sie Ihr Suchrelevanzmodell weiter feinjustieren und an Ihre Anforderungen anpassen.
HYPERRELEVANTE ERGEBNISSE
Nutzung des Machine-Learning-Potenzials
Ob Sie neue Konzepte hinzufügen, um Ihr Sucherlebnis zu optimieren, oder neue Wege suchen, um die Genauigkeit zu verbessern – mit Machine Learning können Sie Suchergebnisse um wichtige Informationen ergänzen und Ihre Suchanwendungen und Ihr Kundenerlebnis aufwerten. Verbessern Sie die semantische Relevanz mit generativer KI, Vektorsuche, NLP-Transformationsmodellen und Verwaltungsfunktionen für externe Modelle.
