Elastic kündigte die Einführung der Elasticsearch Relevance Engineo? (ESREo?) an, die auf integrierten Vektorsuch- und Transformationsmodellen basiert und die Kraft der KI-Innovation auf proprietäre Unternehmensdaten übertragen soll. ESRE ermöglicht es Unternehmen, bahnbrechende Ergebnisse zu erzielen, indem es ihnen hilft, sichere Implementierungen zu erstellen, um all ihre proprietären strukturierten und unstrukturierten Daten zu nutzen und gleichzeitig die Infrastruktur zu optimieren und Talentressourcen effizienter einzusetzen.

Elastic hat umfangreiche Investitionen in grundlegende KI-Funktionen getätigt, um KI und maschinelles Lernen für Entwickler zu demokratisieren. Einheitliche APIs für die Vektorsuche, die BM25f-Suche und die hybride Suche sowie ein neues Transformer-Modell, das klein genug ist, um in den Speicher eines Laptops zu passen, bedeuten, dass Unternehmen und Teams jetzt in der Lage sind, ihre Infrastruktur und ihre Talentressourcen effizienter zu optimieren. Mit einer Relevanz-Engine wie ESRE können Unternehmen alle ihre strukturierten und unstrukturierten Daten nutzen, um maßgeschneiderte generative KI-Apps (GAI) zu entwickeln, ohne sich um die Größe und die Kosten für den Betrieb großer Sprachmodelle kümmern zu müssen.

Die Möglichkeit, Ihr eigenes Transformer-Modell mitzubringen und mit Transformer-Modellen von Drittanbietern zu integrieren, ermöglicht es Unternehmen, sichere Implementierungen zu erstellen, die alle bahnbrechenden Innovationen der GAI auf ihre spezifischen Geschäftsdaten anwenden. Mit ESRE können die Tausenden von Unternehmen und die große Gemeinschaft von Anwendern, die in Elastic-Lösungen investiert haben, KI-Initiativen jetzt ohne viele zusätzliche Ressourcen vorantreiben. ESRE ist das Ergebnis von mehr als zwei Jahren Forschung und Entwicklung und wird bereits von mehreren namhaften Elastic-Kunden genutzt, um ihre eigenen KI-gestützten Anwendungen zu erweitern.

Darüber hinaus experimentiert Relativity, ein globales Unternehmen für Rechtstechnologie und ein Elastic OEM-Partner, mit ESRE in Verbindung mit dem Azure OpenAI Service, um zu verstehen und zu demonstrieren, wie es die Relevanz der Ergebnisse innerhalb seines eDiscovery-Produkts RelativityOne verbessern könnte. Die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) umfasst: Branchenführende, fortschrittliche Funktionen für das Relevanz-Ranking, darunter BM25f, eine entscheidende Komponente der hybriden Suche, eine Vektordatenbank für die Speicherung und Abfrage von Einbettungen in hohen Dimensionen, ein neues proprietäres Transformer-Modell [5], das eine sofort einsatzbereite semantische Suche ermöglicht, Bring your own Transformer-Modelle, Integration mit Transformer-Modellen von Drittanbietern, wie OpenAI GPT 3/4 über APIs.