RELEVANCIA
Búsqueda personalizada, relevancia sin igual
Gracias a la relevancia de búsqueda poderosa y lista para usar, Elastic® proporciona todas las herramientas que necesitas para crear experiencias de búsqueda impulsadas por AI que ayuden a los usuarios a encontrar exactamente lo que necesitan. Elasticsearch Relevance Engine™, el machine learning de vanguardia y las herramientas de ajuste de relevancia te ayudan a analizar, optimizar y personalizar incluso más.
Obtén información sobre Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) para crear aplicaciones de búsqueda de AI que se integren a LLM y AI generativa.
Lee el blogMira lo fácil que es comenzar a configurar Elasticsearch Relevance Engine.
Mira el video de inicio rápidoAccede a una introducción sobre la caja de herramientas de clasificación de relevancia avanzada de Elasticsearch.
Mira el webinarRELEVANCIA IMPULSADA POR AI
Herramientas para desarrolladores para búsqueda semántica y AI generativa
Crea aplicaciones de búsqueda de AI e intégrate a modelos de lenguaje grandes con Elasticsearch Relevance Engine. Usa características de clasificación de relevancia avanzadas líderes en la industria, como BM25f para búsqueda híbrida, búsqueda de vectores nativa, el modelo de ML propio de Elastic para búsqueda semántica en todos los dominios y la clasificación híbrida mediante RRF para ingresar a una nueva era de relevancia contextual.
ELSER, API DE INFERENCIA
Selección del modelo simplificada
Acelera tus implementaciones de RAG con Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) como un punto de partida confiable. Además, la API de inferencia de Elastic optimiza el código y la gestión de inferencias multicloud. Ya sea que uses ELSER o incrustaciones de OpenAI, Hugging Face, Cohere o demás para cargas de trabajo de RAG, una llamada de API garantiza un código limpio para gestionar el despliegue de inferencias híbrido.
LEARNING TO RANK
El motor de búsqueda más relevante para RAG
Los reclasificadores aplican modelos de machine learning para ajustar tus resultados de búsqueda y colocan los resultados más relevantes en la parte superior según las señales y preferencias del usuario. Learning to Rank (LTR) es nativo en Elastic y proporciona soporte para los casos de uso de RAG; proporciona los resultados más relevantes a los LLM a modo de contexto.
REGLAS DE BÚSQUEDA Y API DE SINÓNIMOS
Optimizar el rendimiento de búsqueda
Proporciona instrucciones personalizables a través de metadatos para tener más control de los resultados de búsqueda como respuesta a búsquedas específicas. Las reglas de búsqueda en Elasticsearch te ayudan a promover el contenido de alta prioridad a los usuarios finales en casos de uso específicos. Además, puedes simplificar la organización y actualización de palabras relacionadas para búsquedas en sitios web usando la API de gestión de sinónimos.
Ajusta tu modelo de relevancia de búsqueda
El lenguaje de búsqueda de Elasticsearch brinda soporte para técnicas de búsqueda avanzadas (búsqueda de texto completo, de vectores dispersos/densos), junto con búsqueda híbrida mediante fusión de rango recíproco (RRF). Combina esto con métodos de filtrado, potenciación y recalificación, y podrás ajustar mejor tu modelo de relevancia de búsqueda, adaptándolo a tus necesidades.
HIPERRELEVANCIA
Aprovecha el poder del machine learning
Ya sea que agregues nuevos conceptos para ampliar el impacto de tu búsqueda o intentes encontrar nuevas formas de mejorar la precisión de búsqueda, el machine learning puede incrementar la información comercial y de búsqueda para mejorar tus aplicaciones de búsqueda y experiencia del cliente. Mejora la relevancia semántica con AI generativa, búsqueda de vectores, soporte para modelos de transformadores de NLP y gestión de modelos de terceros.
