Generación aumentada de recuperación, un problema de búsqueda

La búsqueda es la infraestructura crítica para trabajar con modelos de lenguaje grandes (LLM) a fin de crear las mejores experiencias de AI generativa. Tienes una oportunidad de solicitar a un LLM que brinde la respuesta correcta con tus datos, por lo que la relevancia es esencial. Basa tus LLM en la generación aumentada de recuperación (RAG) con Elastic.

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Conoce cómo las innovaciones más recientes de Elastic escalan los casos de uso de AI generativa.

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Incorpora la RAG en tus apps y prueba distintos LLM con una base de datos de vectores.

Descubre más en los laboratorios de Elasticsearch

Conoce cómo crear aplicaciones basadas en RAG avanzadas con Elasticsearch Relevance Engine™.

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La ventaja de Elastic

Listo para producción a escala empresarial

  • Acelerar las experiencias de AI generativa

    Lanza tus experiencias de AI generativa de forma rápida y a escala con Elasticsearch.

  • El motor de búsqueda más relevante para RAG

    Mantente relevante con técnicas de búsqueda (textual, semántica, de vectores, híbrida) de vanguardia, herramientas de reclasificación integradas y Learning to Rank (LTR).

  • Selección del modelo simplificada

    Optimiza la selección y gestión del modelo con nuestra plataforma abierta para implementaciones de RAG eficientes, efectivas y preparadas para el futuro.

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Prepara tus datos para la RAG

La RAG amplía el poder de los LLM mediante el acceso a datos privados relevantes sin necesidad de volver a entrenar. Cuando usas la RAG con Elastic, obtienes beneficios de lo siguiente:

  • Técnicas de búsqueda de vanguardia
  • Selección sencilla de modelos y capacidad de intercambiar modelos sin esfuerzo
  • Acceso seguro a documentos y basado en roles para garantizar que tus datos permanezcan protegidos
Generación aumentada de recuperación (RAG) en acción

Transforma las experiencias de búsqueda

¿Qué es la generación aumentada de recuperación?

La generación aumentada de recuperación (RAG) es un patrón que mejora la generación de texto mediante la integración de información de fuentes de datos privadas. Dado que proporciona contexto específico del dominio al modelo generativo, la RAG mejora la precisión y la relevancia de las respuesta de texto generadas.

Utiliza Elasticsearch para ventanas de contexto de alta relevancia que se basan en tus datos privados para mejorar la salida del LLM y brindar la información en una experiencia conversacional segura y eficiente.

CÓMO FUNCIONA LA RAG CON ELASTIC

Mejora tus flujos de trabajo de RAG con Elasticsearch

Descubre cómo usar Elastic para flujos de trabajo de RAG mejora las experiencias de AI generativa. Sincroniza fácilmente con la información en tiempo real mediante fuentes de datos privados para obtener las mejores respuestas de AI generativa más relevantes.

El pipeline de inferencias de machine learning usa procesadores de ingesta de Elasticsearch para extraer las incrustaciones de manera eficiente. Mediante la búsqueda perfectamente combinada de texto (coincidencia BM25) y vectores (kNN), recupera los documentos con mejor relevancia para la generación de respuestas sensibles al contexto.

CASO DE USO

Servicio de preguntas y respuestas que se ejecuta en tu set de datos privados

Implementa experiencias de preguntas y respuestas usando la RAG, impulsada por Elasticsearch como base de datos de vectores.

AI Search, en acción

  • Cliente destacado

    Consensus actualiza la plataforma de investigación académica con búsqueda semántica avanzada y herramientas de AI de Elastic.

  • Cliente destacado

    Cisco crea experiencias de búsqueda impulsadas por AI con Elastic en Google Cloud.

  • Cliente destacado

    Georgia State University aumenta la información a partir de los datos y explora cómo ayudar a los estudiantes a solicitar asistencia financiera mediante la búsqueda impulsada por AI.

Preguntas frecuentes

¿Qué significa RAG en AI?

La generación aumentada de recuperación (comúnmente conocida como RAG) es un patrón de procesamiento de lenguaje natural que permite a las empresas buscar en fuentes de datos privados y brindar contexto que sirva como base para modelos de lenguaje grandes. Esto permite respuestas en tiempo real más precisas en las aplicaciones de AI generativa.