AI 驱动的相关性
用于生成式 AI 和语义搜索的开发者工具
使用 Elasticsearch 相关性引擎创建 AI 搜索应用程序并与大型语言模型集成。使用业界领先的高级相关性排名功能（如用于混合搜索的 BM25F、本机向量搜索、Elastic 的专有 ML 模型，用于跨领域的语义搜索）以及使用倒数排名融合 (RRF) 的混合排名，进入上下文相关性的新时代。
ELSER 和推理 API
轻松选择模型
使用 Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) 作为可靠的起点，加速您的检索增强生成 (RAG) 实现。此外，Elastic 的推理 API 可简化代码和多云推理管理。无论您使用 ELSER 还是来自 OpenAI、Hugging Face、Cohere 或其他用于 RAG 工作负载的嵌入，一个 API 调用都可确保管理混合推理部署的简洁代码。
重排序
最适合 RAG 的搜索引擎
重排序器应用机器学习模型来微调您的搜索结果，并根据用户偏好和信号将最相关的结果置于顶部。Elasticsearch 支持各种排名和重排序技术。语义重排序使用机器学习来提高基于查询相似性的结果相关性。Learning to Rank (LTR) 允许高级用户创建自定义排名函数以满足他们的需求。
查询规则和同义词 API
优化搜索性能
通过元数据提供可自定义的说明，以更有效地控制针对特定查询的搜索结果。Elasticsearch 中的查询规则可帮助您针对特定用例向最终用户推广高优先级内容。使用同义词管理 API 简化组织和更新网站搜索的相关词。
微调您的搜索相关性模型
Elasticsearch 查询语言支持高级搜索技术（全文搜索、稀疏/密集向量搜索），以及使用倒数排名融合 (RRF) 的混合搜索。将其与过滤、提升和重评分方法相结合，您就可以进一步微调您的搜索相关性模型，自定义以满足您的需求。
超相关性
利用机器学习的力量
无论您是添加新概念以扩大搜索的影响，还是寻找新方法来提高搜索准确性，机器学习都可以增强搜索和业务洞察力，以增强您的搜索应用程序和客户体验。通过生成式 AI、向量搜索、对 NLP 转换器模型的支持以及第三方模型管理来提高语义相关性。
