Elasticsearch Relevance Engine es un conjunto de características que ayuda a los desarrolladores a compilar aplicaciones de búsqueda de AI e incluye:
Características de clasificación de relevancia avanzadas líderes en la industria, entre las que se encuentran la búsqueda de palabras clave con BM25, una base de búsqueda híbrida y relevante para todos los dominios.
Capacidades de base de datos de vectores completas, lo cual incluye la capacidad de crear incrustaciones, además del almacenamiento y la recuperación de vectores.
Elastic Learned Sparse Encoder, nuestro nuevo modelo de machine learning para búsqueda semántica en una variedad de dominios.
Clasificación híbrida (RRF) para emparejar capacidades de búsqueda textual y de vectores con el objetivo de alcanzar una relevancia de búsqueda óptima en una variedad de dominios.
Soporte para la integración de modelos de transformadores de terceros, como OpenAI GPT-3 y 4 a través de API.
Un conjunto completo de herramientas de ingesta de datos, como conectores de bases de datos, integraciones de datos de terceros, rastreador web y API para crear conectores personalizados.
Herramientas para desarrolladores que permiten compilar aplicaciones de búsqueda en todo tipo de datos: texto, imágenes, series temporales, geográficos, multimedia y más.