Funzionalità OpenSearch

Capacità di cercare tra diverse fonti di dati, come database, intranet e applicazioni.

Offre la ricerca per una varietà di tipi di file.

Capacità di cercare in più lingue senza alcun lavoro aggiuntivo richiesto.

Capacità di ricerca di gestire errori di battitura.

Consente all'utente finale di filtrare e affinare i risultati della ricerca.

Capacità di definire sinonimi per i termini di ricerca.

Consente all'utente di vedere i risultati evidenziati per vedere quali parole o frasi corrispondono alla query di ricerca.

Consente all'utente di cercare in modo naturale e intuitivo.

Fornisce all'utente risultati mirati e personalizzati in base alla loro attività o preferenze.

Consente all'utente di comprendere come gli altri utenti stanno utilizzando la funzionalità di ricerca tramite dashboard, KPI, ecc.

Capacità di integrare le funzionalità di ricerca in altre applicazioni o strumenti.

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Incorpora capacità generative (RAG) per migliorare la generazione di risposte utilizzando contenuti recuperati

Consenti la regolazione della rilevanza e del ranking attraverso modelli di machine learning o Learning-to-Rank

Abilita il sistema a comprendere e interpretare le query in linguaggio naturale

Offre la ricerca per una varietà di tipi di file.

Capacità di cercare tra diverse fonti di dati, come database, intranet e applicazioni.

Capacità di cercare in più lingue senza alcun lavoro aggiuntivo richiesto.

Fornisce all'utente risultati mirati e personalizzati in base alla sua attività o alle sue preferenze.

Consente all'utente di comprendere come altri utenti stanno utilizzando la funzionalità di ricerca tramite dashboard, KPI, ecc.

Capacità di integrare le funzionalità di ricerca in altre applicazioni o strumenti.

Consente all'utente di vedere i risultati evidenziati per vedere quali parole o frasi corrispondono alla query di ricerca.

Consente all'utente finale di filtrare e affinare i risultati della ricerca.

Capacità di ricerca di gestire errori di battitura.

Capacità di definire sinonimi per i termini di ricerca.

Orchestra i passaggi di recupero, riordinamento e arricchimento all'interno dei flussi di lavoro RAG

Ottimizza la selezione dei blocchi, l'assemblaggio del contesto e la fondazione specificamente per il consumo di LLM.

Abilita la messa a punto avanzata delle strategie di recupero lessicale, semantico e riordinato

Fornisce approfondimenti sul comportamento delle query, sulla qualità del recupero e sulle prestazioni di rilevanza

Garantisce la resilienza attraverso la ridondanza, il failover e i meccanismi di recupero

Gestisce gli aggiornamenti degli embedding, il re-indicizzazione e i cambiamenti di versione del modello nel tempo

Abilita la ricerca semantica su testo, immagini, audio o video utilizzando gli embeddings

Consente ai team di portare i propri modelli di embedding o fornitori di LLM e di cambiarli senza dover ristrutturare l'architettura.

Supporta aggiornamenti dell'indice quasi in tempo reale man mano che i dati di origine cambiano

Arricchisce il contenuto utilizzando il chunking, l'inferenza dei metadati, l'estrazione di entità o l'OCR durante l'indicizzazione

Applica autorizzazioni a livello di documento, campo o metadati durante il recupero

Supporta i controlli sui dati regionali, le regole di conservazione e la conformità normativa

Traccia le query, i contenuti recuperati e le decisioni di accesso per conformità e debug

Consente un controllo dettagliato sul posizionamento utilizzando regole, pesi, cicli di feedback o modelli di apprendimento per il ranking

Migliora la qualità del recupero attraverso la riscrittura delle query, l'espansione semantica o il rilevamento dell'intento

Supporta pipeline di recupero a più fasi in cui i candidati iniziali vengono riordinati utilizzando approcci basati su ML o LLM

Regola il recupero e il posizionamento in base al contesto dell'utente, al comportamento o ai segnali a livello di applicazione