Elastic erhält neue Vektor- und NLP-Suchfunktionen

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Es wird erwartet, dass Kunden relevantere Suchergebnisse erhalten, wenn sie eine auf Elastic basierende Suchmaschine mit der zusätzlichen Vektorsuche und NLP-Funktionen in Elastic 8.0 verwenden, kündigte das Unternehmen letzte Woche an.

Einer der heißesten Bereiche in Suchmaschinen sind Vektorsuchtechniken, die auf neuronalen Netzen basieren. Anstatt einfache Schlüsselwortsuchen zu verwenden, verwendet die Vektorsuche Deep-Learning-Techniken, um den Eingabebegriff mit einem Vektor abzugleichen, der aus einer Reihe von Merkmalen erstellt wurde.

Der Vektorsuchansatz – der auch mit neuronalen Suchansätzen verwandt ist – wird damit beworben, dass er mehr Kontext aus dem Suchbegriff extrahiert und daher bessere Übereinstimmungen liefert, als dies bei der einfachen wortbasierten Suche der Fall ist.

Elastic 8.0 ermöglicht es Benutzern, in PyTorch entwickelte benutzerdefinierte Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) oder von Drittanbietern direkt in Elasticsearch zu integrieren. Elastisch sagt, dass das Hinzufügen von nativer Unterstützung für NLP mit Vektorsuche „Benutzern ermöglicht, Rückschlüsse in Elasticsearch zu ziehen, was zu schnelleren und relevanteren Suchergebnissen führt.“

Diese Version fügt auch Unterstützung für die Suche nach dem ungefähren nächsten Nachbarn (ANN) hinzu, mit der Kunden große Mengen unstrukturierter Daten wie Dokumente, Bilder und Audiodateien abfragen können.

Diese Technologie wurde ursprünglich entwickelt, um nach Bild- und Textinhalten zu suchen, aber jetzt wird sie in die Welt der Unternehmensdaten eingeführt, und das kommt den Kunden zugute, sagt Elastic. Vektorforschung mit NLP-Unterstützung kann „schnellere und relevantere Informationen zum Kundensupport liefern, das Einkaufserlebnis der Kunden mit einzigartigen Produktalternativen verbessern und die Zugänglichkeit der Suche verbessern, indem sie den Suchergebnissen einzigartige Audio- und Bildsignale liefert“, so das Unternehmen.

„Elastic erledigt die schwere Arbeit für seine Kunden und gibt ihnen den Einstieg, den sie benötigen, um einen transparenten Wert aus maschinellem Lernen in der Forschung zu ziehen“, sagte Mike Leone, Senior Analyst bei der Enterprise Strategy Group, in einer Pressemitteilung.

„Es ist leicht, sich im Fachjargon von Bereichen wie User Behavioral ML, Dense Vector Fields und Nearest-Neighbor-Algorithmen zu verlieren, aber letztendlich müssen Organisationen diese Art von Technologien auf ihre Unternehmenssuche anwenden, ob sie es wissen oder nicht Bereitstellungen“, fährt Leone fort. „Und viele dieser Organisationen haben nicht die Zeit oder die Leute, um es selbst zu bauen.“

Elastic 8.0 bringt mehrere weitere Funktionen in die Elastic Search Platform, darunter neue Standardsicherheitseinstellungen zum Schutz von Daten, Netzwerk und Benutzerinformationen in selbstverwalteten Clustern. Die Software generiert jetzt automatisch Token und Zertifikate, wodurch die Einrichtung guter Sicherheitskonfigurationen optimiert wird, so das Unternehmen.

Diese Version bietet auch eine optimierte Elastic Cloud on AWS-Integrationserfahrung. Dazu gehört der neue Elastic Serverless Forwarder, der als AWS Lambda-Anwendung konzipiert ist und es Benutzern ermöglicht, „ihre Architekturen zu vereinfachen und die Datenaufnahme zu optimieren, ohne den Aufwand für die Bereitstellung von VMs oder die Installation von Datensendern“, sagt Elastic.

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