Recursos de Elasticsearch

Consulta e extrai dados corporativos para um repositório de conhecimento singular

Armazena e organiza dados sintetizados

Analisa os resultados da pesquisa para identificar tendências e padrões

Fornece uma interface de pesquisa simples e intuitiva para os usuários

Aproveita a tecnologia de inteligência artificial para potencializar a pesquisa

Aproveita a tecnologia de processamento de linguagem natural para capacitar a pesquisa

Rastreia dentro e fora da empresa para pontos de dados

Fornece filtros para navegação refinada

Aproveita a tecnologia de aprendizado de máquina para capacitar a pesquisa

Capacidade de pesquisar em diferentes fontes de dados, como bancos de dados, intranets e aplicativos.

Oferece pesquisa para uma variedade de tipos de arquivo.

Capacidade de pesquisar em vários idiomas sem qualquer trabalho adicional necessário.

Capacidade de pesquisa para lidar com erros de digitação.

Permite que o usuário final filtre e refine os resultados da pesquisa.

Capacidade de definir sinônimos para termos de pesquisa.

Permite que o usuário veja resultados realçados para ver quais palavras ou frases correspondem à consulta de pesquisa.

Permite que o usuário pesquise de forma natural e intuitiva.

Fornece ao usuário resultados direcionados e personalizados com base em sua atividade ou preferências.

Permite que o usuário entenda como outros usuários estão usando a funcionalidade de pesquisa através de painéis, KPIs, etc.

Capacidade de conectar os recursos de pesquisa a outros aplicativos ou ferramentas.

Armazena e consulta dados como documentos semelhantes a JSON.

Suporta vários tipos de dados como listas, conjuntos, hashes (semelhante ao mapa), conjuntos classificados etc.

Permite que os usuários indexem ao ingerir e consultem infinitamente os dados.

Notifica eventos específicos como inserções de documentos, atualizações, substituições, exclusões etc. e responde em tempo real.

Implementa o particionamento automático horizontal de dados que permite armazenar dados em mais de um nó para expandir.

Restaura um banco de dados para um estado correto (consistente) em caso de falha.

Copie dados em vários servidores por meio de arquitetura de replicação mestre-escravo, ponto a ponto, etc.

Ajuda a interpretar consultas SQL e determinar o método mais rápido de execução

Fornece funções de sistema predefinidas, privilégios e funções definidas pelo usuário aos usuários.

Permite integração com mecanismos de segurança externos como Kerberos, autenticação LDAP etc.

Fornece um log de auditoria para controlar o acesso e as operações executadas em bancos de dados para conformidade normativa.

Fornece capacidade de criptografia para todos os dados em repouso usando chaves de criptografia.

Fornece suporte para lidar com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com igual efeito.

Disponível em vários sistemas operacionais como Linux, Windows, MacOS etc.

Permite que os usuários conectem ferramentas de business intelligence ao banco de dados.

Permite o serviço de pesquisa semântica organizando dados.

Permite indexação de dados para busca e recuperação.

O recurso auxilia na filtragem de consultas por metadados, alcançando assim uma pesquisa precisa.

Esse recurso integra vetores e índices de metadados em um único índice.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Garante que o serviço seja confiável e esteja disponível quando necessário, minimizando o tempo de inatividade e as interrupções de serviço.

Permite que o usuário dimensione o treinamento de modelos de forma eficiente, facilitando o tratamento com conjuntos de dados maiores e modelos mais complexos.

Fornece ao usuário a capacidade de obter respostas rápidas e de baixa latência durante o estágio de inferência, o que é crítico para aplicativos em tempo real.

Oferece ao usuário um modelo de precificação transparente para chamadas de API, possibilitando melhor planejamento orçamentário e controle de custos.

Fornece ao usuário a capacidade de alocar recursos computacionais com base na demanda, tornando-o econômico.

Permite que o usuário minimize o uso de energia durante o treinamento e a inferência, o que está se tornando cada vez mais importante para operações sustentáveis.

Oferece ao usuário a flexibilidade de implantar em vários provedores de nuvem, reduzindo o risco de bloqueio do fornecedor.

Fornece ao usuário a capacidade de se conectar perfeitamente com várias fontes de dados e pipelines, simplificando a ingestão e o pré-processamento de dados.

Permite que o usuário integre facilmente os modelos de IA generativa em fluxos de trabalho e sistemas existentes por meio de APIs.

Ajuda o usuário a manter a conformidade com o GDPR e outros regulamentos de proteção de dados, o que é crucial para empresas que operam globalmente.

Permite que o usuário configure controles de acesso com base em funções dentro da organização, aumentando a segurança.

Garante que os dados sejam criptografados durante o trânsito e em repouso, fornecendo uma camada adicional de segurança.

Fornece ao usuário uma documentação abrangente e clara, auxiliando na adoção e solução de problemas mais rápidas.

Permite que o usuário avalie o nível de suporte da comunidade e extensões de terceiros disponíveis, o que pode ser útil para a solução de problemas e extensão da funcionalidade.

Recomenda consultas relevantes conforme o usuário pesquisa.

Capacidade de busca para lidar com erros de digitação.

Capacidade de definir sinônimos para termos de pesquisa.

Permite que o usuário pesquise de uma maneira natural e intuitiva.

Ajuste o ranking dos resultados de busca para certas palavras-chave.

Capacidade de oferecer experiências de busca personalizadas.

Permite ao usuário entender como outros usuários estão utilizando a funcionalidade de busca através de painéis, KPIs, etc.

Capacidade de integrar entre sistemas de negócios e sites.

Capacidade de pesquisar em diferentes fontes de dados, como múltiplos domínios, sites de marcas, etc.

Capacidade de pesquisar em vários idiomas sem necessidade de trabalho adicional.

Permite aos usuários gerar texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos ou textos longos em um breve resumo.

Incorporar capacidades generativas (RAG) para geração de respostas aprimoradas usando conteúdo recuperado

Permitir ajustar a relevância e o ranqueamento através de modelos de aprendizado de máquina ou Learning-to-Rank

Habilite o sistema para entender e interpretar consultas em linguagem natural

Oferece pesquisa para uma variedade de tipos de arquivos.

Capacidade de pesquisar em diferentes fontes de dados, como bancos de dados, intranets e aplicativos.

Capacidade de pesquisar em vários idiomas sem necessidade de trabalho adicional.

Fornece ao usuário resultados direcionados e personalizados com base em sua atividade ou preferências.

Permite ao usuário entender como outros usuários estão utilizando a funcionalidade de busca através de painéis, KPIs, etc.

Capacidade de integrar as funcionalidades de busca em outras aplicações ou ferramentas.

Permite ao usuário ver os resultados destacados para ver quais palavras ou frases correspondem à consulta de pesquisa.

Permite que o usuário final filtre e refine os resultados da pesquisa.

Capacidade de busca para lidar com erros de digitação.

Capacidade de definir sinônimos para termos de pesquisa.

Orquestra as etapas de recuperação, reclassificação e enriquecimento dentro dos fluxos de trabalho RAG

Otimize a seleção de blocos, a montagem de contexto e o embasamento especificamente para o consumo de LLM.

Permite o ajuste avançado de estratégias de recuperação lexical, semântica e reordenada

Fornece insights sobre o comportamento de consulta, a qualidade de recuperação e o desempenho de relevância

Garante resiliência através de redundância, failover e mecanismos de recuperação

Gerencia atualizações de incorporação, reindexação e mudanças de versão do modelo ao longo do tempo

Permite a busca semântica em texto, imagens, áudio ou vídeo usando embeddings

Permite que as equipes tragam seus próprios modelos de incorporação ou provedores de LLM e os alterem sem reestruturar a arquitetura.

Suporta atualizações de índice quase em tempo real à medida que os dados de origem mudam

Enriquece o conteúdo usando chunking, inferência de metadados, extração de entidades ou OCR durante a indexação

Impõe permissões a nível de documento, campo ou metadados durante a recuperação

Suporta controles de dados regionais, regras de retenção e conformidade regulatória

Acompanha consultas, conteúdo recuperado e decisões de acesso para conformidade e depuração

Permite controle detalhado sobre a classificação usando regras, pesos, loops de feedback ou modelos de aprendizado para classificação

Melhora a qualidade da recuperação através da reescrita de consultas, expansão semântica ou detecção de intenção.

Suporta pipelines de recuperação em várias etapas, onde os candidatos iniciais são reclassificados usando abordagens baseadas em ML ou LLM.

Ajusta a recuperação e classificação com base no contexto do usuário, comportamento ou sinais de nível de aplicação