BÚSQUEDA DE ML

Lleva la búsqueda al siguiente nivel con machine learning

Elastic está cargado con los últimos avances en machine learning (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Las capacidades flexibles y fáciles de implementar te brindan las herramientas para crear aplicaciones de búsqueda con AI que se integran con la AI generativa e impulsan la búsqueda semántica y multimodal, la personalización y la respuesta a preguntas para mejorar notablemente las experiencias de búsqueda.

Mira cómo Elastic y Cohere discuten estrategias avanzadas y mejores prácticas para crear RAG más allá de lo básico.

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Obtén más información sobre los últimos avances de Elastic en machine learning.

Más información en Search Labs

HERRAMIENTAS DE AI GENERATIVA

Crea potentes aplicaciones de Search AI

Usa el motor de relevancia de Elasticsearch para crear la próxima generación de aplicaciones de búsqueda semántica. Aplica la base de datos de vectores y el modelo de transformador listo para usar de Elastic para la búsqueda semántica en distintos dominios y la clasificación híbrida para optimizar la búsqueda mediante la búsqueda con palabras clave y recuperación semántica.

  • Aprovecha el ecosistema de LLM

    Optimiza la gestión de código y la inferencia multicloud con la API de inferencia abierta de Elastic usando tus propias incrustaciones o el modelo de codificador disperso patentado de Elastic. Crea endpoints y usa una amplia gama de modelos de machine learning de los principales proveedores.

  • Domina textos largos con fragmentación automática

    Maneja pasajes de texto largos fácilmente con semantic_text. La API de inferencia abierta de Elastic con el campo semantic_text fragmenta automáticamente los documentos en secciones que conserven el contexto, lo que garantiza incrustaciones precisas y resultados de búsqueda óptimos. Dile adiós a la escritura de lógica de fragmentación personalizada.

  • ¡Lucene 10 ya está aquí!

    Apache Lucene 10 maximiza la eficiencia del hardware para tus aplicaciones de búsqueda con AI. Con un paralelismo de búsqueda mejorado para búsquedas de baja latencia, operaciones de E/S asíncronas para un mejor rendimiento y una eficiencia optimizada de CPU y almacenamiento, Lucene 10 allana el camino para experiencias de búsqueda más rápidas y eficientes, especialmente, en grandes sets de datos.

  • Elasticsearch con una orden de BBQ

    Elastic es el primero en ofrecer una mejor cuantificación binaria (BBQ), una optimización para bases de datos vectoriales que aumenta el rendimiento y la eficiencia. BBQ ofrece una alta calidad con la velocidad y la eficiencia de almacenamiento de la cuantificación escalar. Con una reducción de memoria del 95 % y una alta recuperación, escala el almacenamiento de vectores de manera asequible para grandes sets de datos.

Capacidades

Machine learning al alcance de tu mano

Con Elastic, puedes crear aplicaciones de búsqueda con AI con búsqueda de vectores y ML de ejecución nativa para lograr mayor relevancia de búsqueda, rendimiento y personalización. Categoriza los sets de datos, detecta anomalías, identifica y anticipa tendencias.

  • Búsqueda de vectores

    Elastic está desarrollado con campos de vectores de Lucene y búsqueda de vecino más cercano aproximado (ANN, con HNSW), y busca coincidencias entre las consultas de búsqueda y los conceptos de búsqueda basados en vectores que hacen que las aplicaciones de búsqueda sean más rápidas y precisas, en especial, a escala. Crea, almacena y busca incrustaciones con la base de datos de vectores de Elastic.

  • Soporte para NLP y gestión de modelos

    El soporte para procesamiento de lenguaje natural moderno te permite usar modelos de PyTorch, Python y transformadores con pipelines de ingesta de Elasticsearch para el análisis de sentimiento, la clasificación de texto y el reconocimiento de entidades con nombre (NER). Importa modelos de transformadores populares directamente desde Hugging Face.

  • Modelos predictivos

    Crea y aplica modelos predictivos (aprendizaje supervisado) para clasificar los datos en categorías o pronosticar tendencias. Para aplicar modelos predictivos en Elastic, convierte los datos sin procesar de los índices de Elasticsearch en marcos de datos usando nuestra utilidad Transforms.

Elasticsearch: la base de datos vectorial más ampliamente desplegada

Copia para probar localmente en dos minutos

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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Tareas de ML comunes

Agrega ML a tu caso de uso de búsqueda

Las aplicaciones de la búsqueda de ML son ilimitadas, y las capacidades de Elastic alimentan búsquedas hiperrelevantes que mejoran las experiencias de búsqueda y la gestión detrás de escena.

  • Personalización

    Crea una búsqueda que adapte las respuestas según la ubicación del usuario final, la cuenta del cliente o el historial de compra, o su rol dentro de una organización con reconocimiento de entidades con nombre y clasificación de texto.

  • Búsqueda semántica

    La búsqueda de lenguaje natural permite a los usuarios obtener resultados más precisos, con mayor rapidez y a escala. Usa el modelo preconfigurado de Elastic o créalo con búsqueda de vectores y algoritmos de vecino más cercano aproximado, que capturan información contextual y revelan el significado detrás de las consultas de búsqueda.

  • Búsqueda de imágenes

    Compara imágenes en grandes sets de datos para descubrir productos y realizar ventas cruzadas, rastreo de imágenes y autenticación.

  • Responder preguntas

    Brinda respuestas relevantes a los usuarios buscando preguntas similares en tus preguntas frecuentes, el centro de ayuda o la base de conocimientos de soporte mediante campos de vectores y búsqueda por similitud de texto. Vincula tus datos privados para tener una salida más relevante cuando usas LLM y AI generativa, a fin de impulsar nuevas experiencias.

  • Enriquecimiento de contenido

    Organiza el contenido para mostrar los comentarios de clientes con cinco estrellas o las historias de novedades similares juntas en tu sitio web, categoriza los datos de investigación o enruta los problemas de atención al cliente con reconocimiento de entidades con nombre, incrustación de texto, clasificación zero-shot (disparo cero) y análisis de sentimiento.

  • Identificación de tendencias

    Detecta y responde a patrones en tus datos de búsqueda, como brechas en tu contenido o catálogo de productos, mediante modelos de machine learning que clasifican, agrupan en clústeres y correlacionan las analíticas de búsqueda y el comportamiento.

La diferencia de Elastic

Simplifica lo complejo

Las herramientas de Elastic aportan integración, flexibilidad y escalabilidad al machine learning, por lo que los equipos pueden usar con facilidad modelos previamente entrenados y funcionar a escala. Ajusta o crea tus propios modelos para cumplir con las necesidades específicas del dominio e innovar para tu organización.

  • ML por dentro

    Con ML en el núcleo de Elasticsearch, integra tus datos de manera eficiente sin necesidad de exportarlos a un endpoint externo.

  • Aplicaciones flexibles

    Crea una búsqueda moderna impulsada por AI con máxima capacidad de configuración y facilidad de uso. Combina AI generativa con búsqueda segura de tu almacén de datos privado para garantizar la privacidad y la precisión, y aprovechar las técnicas de conversación más recientes.

  • Escalable para cualquier caso de uso

    Prueba, opera y escala al estilo de Elasticsearch. El ML ya está incluido en tu plataforma de búsqueda favorita, que también proporciona seguridad y observabilidad para tus aplicaciones.