Fonctionnalités de Elasticsearch

Interroge et extrait les données d’entreprise dans un référentiel de connaissances unique

Stocke et organise les données synthétisées

Analyse les résultats de recherche pour identifier les tendances et les modèles

Fournit une interface de recherche simple et intuitive pour les utilisateurs

Tire parti de la technologie de l’intelligence artificielle pour renforcer la recherche

Exploite la technologie de traitement du langage naturel pour renforcer la recherche

Analyse à l’intérieur et à l’extérieur de l’entreprise pour les points de données

Fournit des filtres pour une navigation affinée

Exploite la technologie d’apprentissage automatique pour renforcer la recherche

Possibilité d’effectuer des recherches dans différentes sources de données, telles que des bases de données, des intranets et des applications.

Offre une recherche pour une variété de types de fichiers.

Possibilité de rechercher dans plusieurs langues sans aucun travail supplémentaire requis.

Capacité de recherche à gérer les fautes de frappe.

Permet à l’utilisateur final de filtrer et d’affiner les résultats de recherche.

Possibilité de définir des synonymes pour les termes de recherche.

Permet à l’utilisateur de voir les résultats en surbrillance pour voir quels mots ou expressions correspondent à la requête de recherche.

Permet à l’utilisateur de rechercher de manière naturelle et intuitive.

Donne à l’utilisateur des résultats ciblés et personnalisés en fonction de son activité ou de ses préférences.

Permet à l’utilisateur de comprendre comment les autres utilisateurs utilisent la fonctionnalité de recherche via des tableaux de bord, des KPI, etc.

Possibilité de brancher les capacités de recherche dans d’autres applications ou outils.

Stocke et interroge les données en tant que documents de type JSON.

Prend en charge plusieurs types de données tels que les listes, les ensembles, les hachages (similaires à la carte), les ensembles triés, etc.

Permet aux utilisateurs d’indexer à l’acquisition et d’interroger sans fin les données.

Notifie des événements spécifiques tels que les insertions de documents, les mises à jour, les remplacements, les suppressions, etc. et répond en temps réel.

Implémente le partitionnement horizontal automatique des données qui permet de stocker des données sur plusieurs nœuds pour les mettre à l’échelle.

Restaure une base de données à un état correct(cohérent) en cas de défaillance.

Copiez des données sur plusieurs serveurs via master-slave, une architecture de réplication peer-to-peer, etc.

Permet d’interpréter les requêtes SQL et de déterminer la méthode d’exécution la plus rapide

Fournit des rôles système, des privilèges et des rôles définis par l’utilisateur prédéfinis aux utilisateurs.

Permet l’intégration avec des mécanismes de sécurité externes tels que Kerberos, l’authentification LDAP, etc.

Fournit un journal d’audit pour suivre l’accès et les opérations effectuées sur les bases de données à des fins de conformité réglementaire.

Fournit une capacité de chiffrement pour toutes les données au repos à l’aide de clés de chiffrement.

Fournit une assistance pour gérer les données structurées, semi-structurées et non structurées avec un effet égal.

Disponible sur plusieurs systèmes d’exploitation comme Linux, Windows, MacOS, etc.

Permet aux utilisateurs de connecter des outils d’aide à la décision à la base de données.

Permet le service de recherche sémantique en organisant les données.

Permet l’indexation des données pour la recherche et la récupération.

La fonctionnalité aide à filtrer les requêtes par métadonnées, ce qui permet d’obtenir une recherche précise.

Cette fonctionnalité intègre des vecteurs et des index de métadonnées dans un index unique.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Garantit que le service est fiable et disponible en cas de besoin, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service.

Permet à l’utilisateur de mettre à l’échelle efficacement l’entraînement des modèles, ce qui facilite le traitement de jeux de données plus volumineux et de modèles plus complexes.

Permet à l’utilisateur d’obtenir des réponses rapides et à faible latence pendant la phase d’inférence, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.

Offre à l’utilisateur un modèle de tarification transparent pour les appels d’API, ce qui permet une meilleure planification budgétaire et un meilleur contrôle des coûts.

Permet à l’utilisateur d’allouer des ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui le rend rentable.

Permet à l’utilisateur de minimiser la consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, ce qui devient de plus en plus important pour des opérations durables.

Offre à l’utilisateur la possibilité de déployer sur plusieurs fournisseurs de cloud, réduisant ainsi le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Permet à l’utilisateur de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et pipelines, simplifiant ainsi l’ingestion et le prétraitement des données.

Permet à l’utilisateur d’intégrer facilement les modèles d’IA générative dans les flux de travail et les systèmes existants via des API.

Aide l’utilisateur à maintenir la conformité avec le RGPD et d’autres réglementations en matière de protection des données, ce qui est crucial pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale.

Permet à l’utilisateur de configurer des contrôles d’accès en fonction des rôles au sein de l’organisation, ce qui renforce la sécurité.

Garantit que les données sont chiffrées pendant le transit et au repos, offrant ainsi une couche de sécurité supplémentaire.

Fournit à l’utilisateur une documentation complète et claire, ce qui accélère l’adoption et le dépannage.

Permet à l’utilisateur d’évaluer le niveau de support de la communauté et les extensions tierces disponibles, ce qui peut être utile pour résoudre des problèmes et étendre les fonctionnalités.

Recommande des requêtes pertinentes lorsque l'utilisateur effectue des recherches.

Capacité de recherche à gérer les fautes de frappe.

Capacité de définir des synonymes pour les termes de recherche.

Permet à l'utilisateur de rechercher de manière naturelle et intuitive.

Ajustez le classement des résultats de recherche pour certains mots-clés.

Capacité à offrir des expériences de recherche sur mesure.

Permet à l'utilisateur de comprendre comment les autres utilisateurs utilisent la fonctionnalité de recherche à travers des tableaux de bord, des indicateurs clés de performance, etc.

Capacité à s'intégrer à travers les systèmes d'entreprise et les sites web.

Capacité de recherche à travers différentes sources de données, telles que plusieurs domaines, sites de marques, etc.

Capacité de recherche en plusieurs langues sans travail supplémentaire requis.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d'une invite textuelle.

Condensez les longs documents ou textes en un bref résumé.

Intégrez des capacités génératives (RAG) pour améliorer la génération de réponses en utilisant du contenu récupéré.

Permettre l'ajustement de la pertinence et du classement grâce à l'apprentissage automatique ou aux modèles d'apprentissage pour le classement

Permettez au système de comprendre et d'interpréter les requêtes en langage naturel

Offre la recherche pour une variété de types de fichiers.

Capacité de recherche à travers différentes sources de données, telles que des bases de données, des intranets et des applications.

Capacité de recherche en plusieurs langues sans travail supplémentaire requis.

Donne à l'utilisateur des résultats ciblés et personnalisés en fonction de son activité ou de ses préférences.

Permet à l'utilisateur de comprendre comment les autres utilisateurs utilisent la fonctionnalité de recherche à travers des tableaux de bord, des indicateurs clés de performance, etc.

Capacité d'intégrer les fonctionnalités de recherche dans d'autres applications ou outils.

Permet à l'utilisateur de voir les résultats surlignés pour voir quels mots ou phrases correspondent à la requête de recherche.

Permet à l'utilisateur final de filtrer et d'affiner les résultats de recherche.

Capacité de recherche à gérer les fautes de frappe.

Capacité de définir des synonymes pour les termes de recherche.

Orchestre les étapes de récupération, de reréférencement et d'enrichissement dans les flux de travail RAG

Optimise la sélection des morceaux, l'assemblage du contexte et la mise en contexte spécifiquement pour la consommation par les LLM.

Permet un réglage avancé des stratégies de récupération lexicale, sémantique et réordonnée

Fournit des informations sur le comportement des requêtes, la qualité de la récupération et la performance de la pertinence.

Assurez la résilience grâce à la redondance, au basculement et aux mécanismes de récupération.

Gère les mises à jour d'intégration, le réindexage et les changements de version du modèle au fil du temps

Permet la recherche sémantique à travers du texte, des images, de l'audio ou de la vidéo en utilisant des embeddings

Permet aux équipes d'apporter leurs propres modèles d'intégration ou fournisseurs de LLM et de les changer sans réarchitecturer

Prend en charge les mises à jour d'index en quasi-temps réel lorsque les données sources changent

Enrichit le contenu en utilisant le découpage, l'inférence de métadonnées, l'extraction d'entités ou la ROC lors de l'indexation

Applique des autorisations au niveau du document, du champ ou des métadonnées lors de la récupération

Prend en charge les contrôles de données régionaux, les règles de rétention et la conformité réglementaire

Suit les requêtes, le contenu récupéré et les décisions d'accès pour la conformité et le débogage

Permet un contrôle précis du classement à l'aide de règles, de pondérations, de boucles de rétroaction ou de modèles d'apprentissage pour le classement.

Améliore la qualité de la récupération grâce à la réécriture de requêtes, l'expansion sémantique ou la détection d'intention.

Prend en charge des pipelines de récupération en plusieurs étapes où les candidats initiaux sont reclassés à l'aide d'approches basées sur l'apprentissage automatique ou les modèles de langage de grande taille (LLM).

Ajuste la récupération et le classement en fonction du contexte de l'utilisateur, du comportement ou des signaux au niveau de l'application.

Modifie les résultats de recherche en fonction des rôles individuels des utilisateurs, des attributs ou de l'activité antérieure.

Génère des recommandations basées sur l'activité de recherche de l'utilisateur et les interactions avec le contenu.

Recommande du contenu supplémentaire lié à la requête actuelle ou à l'élément consulté.

Analyse les requêtes des utilisateurs pour interpréter l'intention et fournir des résultats contextuellement pertinents au-delà de la correspondance exacte des mots-clés.

Ajuste la façon dont les requêtes des utilisateurs sont interprétées en fonction du comportement de session, des attributs de l'utilisateur ou des interactions antérieures.

Traite des requêtes en langage naturel complet pour comprendre la formulation, la structure et le sens contextuel.

Indexe le contenu de plusieurs applications connectées ou sources de données en une seule expérience de recherche.

Indexe à la fois les enregistrements structurés et le contenu basé sur des documents tels que les fichiers et les pages Web.

Met à jour automatiquement le contenu indexé au fur et à mesure que les données sources changent.

Classez les résultats de recherche en fonction de la pertinence plutôt que de simples correspondances de mots-clés ou de l'ordre chronologique.

Permet aux administrateurs de modifier la façon dont les résultats de recherche sont classés et priorisés.

Utilise l'activité de recherche et les modèles d'engagement pour améliorer le classement des résultats au fil du temps.