Geração aumentada de recuperação (RAG) — um problema de busca

A busca é uma infraestrutura crítica para trabalhar com grandes modelos de linguagem (LLMs) e criar as melhores experiências de IA generativa. Você tem uma chance de pedir a um LLM que forneça a resposta correta com seus dados, então a relevância é essencial. Fundamente seus LLMs com geração aumentada de recuperação (RAG) usando o Elastic.

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Saiba como as inovações mais recentes da Elastic expandem os casos de uso de IA generativa.

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Incorpore o RAG em suas aplicações e experimente diferentes LLMs com um banco de dados vetorial.

Descubra mais nos laboratórios do Elasticsearch

Aprenda a criar aplicações avançadas baseadas em RAG usando o Elasticsearch Relevance Engine™.

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A vantagem da Elastic

Solução pronta para produção em escala empresarial

  • Acelerando as experiências de IA generativa

    Implemente suas experiências de IA generativa de forma rápida e em escala com o Elasticsearch.

  • O mecanismo de busca mais relevante para RAG

    Mantenha-se relevante com avançadas técnicas de busca (textual, semântica, vetorial, híbrida), ferramentas de reclassificação integradas e Learning to Rank (LTR).

  • Seleção de modelo facilitada

    Simplifique a seleção e o gerenciamento de modelos com nossa plataforma aberta e conte com implementações de RAG eficientes, eficazes e preparadas para o futuro.

AS EMPRESAS FORTUNE 500 CONFIAM NA ELASTIC PARA IMPULSIONAR A INOVAÇÃO COM A IA GENERATIVA

Prepare seus dados para o RAG

O RAG amplia o poder dos LLMs acessando dados proprietários relevantes sem necessidade de retreinamento. Ao usar o RAG com o Elastic, você se beneficia de:

  • Técnicas avançadas de busca
  • Fácil seleção de modelos e capacidade de trocar modelos sem esforço
  • Acesso seguro a documentos e por função para garantir que seus dados permaneçam protegidos
Geração aumentada de recuperação (RAG) em ação

Transforme as experiências de busca

O que é a geração aumentada de recuperação?

A geração aumentada de recuperação (RAG) é um padrão que aprimora a geração de texto integrando informações relevantes de fontes de dados proprietárias. Ao fornecer contexto específico de domínio ao modelo generativo, o RAG melhora a precisão e a relevância das respostas de texto geradas.

Use o Elasticsearch para janelas de contexto de alta relevância que se baseiam nos seus dados proprietários para melhorar os resultados do LLM e fornecer as informações em uma experiência conversacional segura e eficiente.

COMO O RAG FUNCIONA COM O ELASTIC

Aprimore seus fluxos de trabalho de RAG com o Elasticsearch

Descubra como o uso do Elastic para fluxos de trabalho der RAG aprimora as experiências de IA generativa. Sincronize facilmente com informações em tempo real usando fontes de dados proprietárias para obter as melhores e mais relevantes respostas de IA generativa.

O pipeline de inferência de machine learning usa processadores de ingestão do Elasticsearch para extrair embeddings de forma eficiente. Combinando perfeitamente buscas de texto (correspondência BM25) e vetoriais (kNN), ele recupera os documentos com a melhor pontuação para geração de respostas com reconhecimento de contexto.

CASO DE USO

Serviço de perguntas e respostas executado no seu conjunto de dados privado

Implemente experiências de perguntas e respostas usando o RAG, baseado no Elasticsearch como um banco de dados vetorial.

Busca com IA — em ação

  • Cliente em destaque

    A Consensus atualiza a plataforma de pesquisa acadêmica com busca semântica avançada e ferramentas de IA da Elastic.

  • Cliente em destaque

    A Cisco cria experiências de busca baseadas em IA com a Elastic no Google Cloud.

  • Cliente em destaque

    A Georgia State University aumenta os insights dos dados e explora maneiras de ajudar os alunos a solicitar auxílio financeiro com busca baseada em IA.

Perguntas frequentes

O que é RAG em IA?

Geração aumentada de recuperação (comumente chamada de RAG) é um padrão de processamento de linguagem natural que permite que as empresas façam buscas em fontes de dados proprietárias e forneçam contexto para embasar grandes modelos de linguagem. Isso permite a geração de respostas mais precisas e em tempo real em aplicações de IA generativa.

Banco de dados vetorial mais baixado do mundo — Elasticsearch

O banco de dados vetorial da Elastic oferece todas as ferramentas de que você precisa para criar uma excelente busca vetorial.

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