RELEVANZ
Personalisierte Suche, einzigartige Relevanz
Elastic® bietet eine leistungsfähige Suchrelevanz sowie alle erforderlichen Tools zum Entwickeln von Sucherlebnissen, mit denen die Nutzer genau das finden, wonach sie suchen. Mit den modernen Machine-Learning- und Relevanz-Tuning-Tools der Elasticsearch Relevance Engine™ können Sie noch mehr Analysen, Optimierungen und Personalisierungen umsetzen.
Lernen Sie modernste Methoden für die Hybridsuche und fortgeschrittene Reranking-Strategien wie Learning to Rank (LTR) und Cross-Encoder kennen.
Webinar ansehenSehen 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 UND INFERENZ-API
Modellauswahl einfach gemacht
Beschleunigen Sie Ihre Implementierungen der Retrieval Augmented Generation (RAG) mit dem Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) als zuverlässigen Ausgangspunkt. Mit der Inferenz-API von Elastic wird die Verwaltung von Code und Multi-Cloud-Inferenz zusätzlich rationalisiert. Ganz 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.
Reranking
Die relevanteste Suchmaschine für RAG
Beim Reranking werden Machin Learning-Modelle verwendet, um Ihre Suchergebnisse zu justieren und auf der Basis von Nutzerpräferenzen und ‑signalen die jeweils relevantesten Ergebnisse zu liefern. Elasticsearch unterstützt verschiedene Ranking- und Reranking-Techniken. Bei der semantischen Neueinstufung wird Machine Learning verwendet, um die Ergebnisrelevanz basierend auf der Ähnlichkeit von Abfragen zu verbessern. Mit Learning to Rank (LTR) können fortgeschrittene Nutzer individuelle Rankingfunktionen erstellen, die ihren Anforderungen entsprechen.
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. Vereinfachen Sie die Organisation und Aktualisierung verwandter Wörter für Website-Suchen mithilfe der Synonymverwaltungs-API.
Feinjustierung für Ihr 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 individuell 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.
