Microsoft 和 Elastic 欣然宣布，Elasticsearch（全球下载量最高的向量数据库）现已成为 Azure OpenAI 服务中的您的数据的官方支持向量存储和检索增强搜索技术（公开预览版）。这一突破性功能使您能够利用 OpenAI 模型（例如 GPT-4）的功能，并结合 RAG（检索增强生成）模型的先进功能，直接在您的数据上使用 Azure 上的企业级安全性进行操作。请点击此处阅读 Microsoft 的公告。
Azure OpenAI 服务中的您的数据使您的员工、客户和用户能够获得栩栩如生的对话体验。通过添加 Elasticsearch 向量数据库和向量搜索技术，大型语言模型 (LLM) 将通过您的业务数据得到丰富，对话将提供开箱即用的高质量响应。所有这一切都将帮助您更好地理解数据并做出更明智的决策。
快速构建强大的对话式聊天体验
例如电子商务团队、产品经理等业务用户可以从 Elasticsearch 索引中添加文档，以非常快速地构建对话式聊天体验。只需几个简单的步骤即可使用消息历史记录等参数配置聊天体验，然后您就可以开始了！客户几乎可以立即获得好处。
- 快速向您的用户、客户或员工推出对话式体验，这些体验以来自您业务数据的上下文为后盾
- 常见的用例包括提供内部知识搜索、用户自助服务或帮助处理常见业务工作流程的聊天机器人。
Elasticsearch 向量数据库如何与“您的数据”一起工作
Azure OpenAI Studio 中的新原生体验使添加 Elastic 索引变得非常简单。开发人员可以从下拉菜单中选择 Elasticsearch 作为其选择的向量数据库选项。
您可以将现有的 Elasticsearch 索引引入“您的数据”——无论这些索引位于 Azure 上还是本地。只需选择 Elasticsearch 作为您的数据源，添加您的 Elastic 端点和 API 密钥，添加 Elastic 索引，然后您就完成了！
在后台运行 Elasticsearch 向量数据库后，用户将获得您期望的所有 Elastic 优势。
- BM25（文本）搜索的精确度、向量搜索的语义理解以及混合搜索的优势兼备
- 文档和字段级安全性，因此用户只能根据其权限访问其有权访问的信息
- 过滤器、构面和聚合功能，可以真正加快从您组织的数据中提取相关上下文并将其发送到大型语言模型 (LLM) 的速度
- 可以选择利用各种大型语言模型提供商，包括 Azure OpenAI、Hugging Face 或其他第三方模型
Elastic 在 Microsoft Azure 上：久经考验的组合
Elastic 自豪地荣获全球 Microsoft 年度商业市场合作伙伴奖。Elastic 和 Microsoft 客户一直在使用 Elasticsearch 和 Azure OpenAI 构建利用 AI 和机器学习优势的未来型搜索体验，今天即可体验。
Azure AI 客户体验工程副总裁 Ali Dalloul 对此合作发表了如下评论：“通过利用 Azure 云和 OpenAI 的强大功能，Elastic 正在推动人工智能驱动解决方案的发展，从而重新定义客户体验。这种合作不仅仅是合作；它是一个创新的反馈循环，使客户、Elastic 和 Microsoft 受益，同时增强更广泛的合作伙伴生态系统。我们很高兴能够为客户提供 Elasticsearch 强大的向量数据库和检索增强功能，以便为“您的数据”存储和搜索向量嵌入。”
“这确实有助于客户连接其数据所在的位置。我们很高兴能够开放构建与位置无关的对话式 AI 解决方案的范围，包括 Elasticsearch。我们很期待看到开发人员如何在此集成基础上进行构建。”Azure OpenAI 服务“您的数据”首席产品经理 Pavan Li 补充道。
Elastic 在混合搜索方面的明显优势——将 BM25/文本搜索与向量搜索相结合以实现语义相关性——是一个重要的差异化因素。在开源 Apache Lucene 社区的支持下，Elastic 的向量数据库已被大型公司广泛用于企业级用例。
立即试用包含 Elasticsearch 向量数据库的“您的数据”
立即使用 Elasticsearch 和 Azure OpenAI 服务中的您的数据，释放对话式 AI 的洞察力！
- 访问Azure OpenAI Studio以构建您的第一个对话式副驾驶
- 连接Elasticsearch 与 OpenAI 模型
- 在Microsoft 技术社区博客上阅读更多内容
Elasticsearch 与业界领先的生成式 AI 工具和提供商具有原生集成。查看我们关于超越 RAG 基础知识的网络研讨会Beyond RAG Basics，或关于构建可用于生产环境的应用程序的网络研讨会Elastic Vector Database。
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