KI

Elastic stellt Relevance Engine für künstliche Intelligenz vor

Elastic stellt Relevance Engine für künstliche Intelligenz vor

Unternehmen können ab sofort das Potenzial der generativen KI für proprietäre Enterprise-Daten nutzen

Elastic (NYSE: ESTC), das Unternehmen hinter der Marke Elasticsearch, gibt den Start der Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) bekannt. Mit der ESRE, die auf integrierten Vektorsuche- und Transformatormodellen basiert, lassen sich KI-Innovationen auf proprietäre Enterprise-Daten anwenden.

Die ESRE ermöglicht gänzlich neue Ergebnisse, indem sie Unternehmen hilft, sichere Deployments einzurichten. In diesen können dann sämtliche proprietären Daten – strukturierte und unstrukturierte – bestmöglich genutzt werden. Gleichzeitig schaffen Deployments die Voraussetzungen für eine Optimierung der Infrastruktur und einen effizienteren Einsatz der Personalressourcen.

Ash Kulkarni, CEO von Elastic

„Die generative KI revolutioniert die Technologie und wer es als Unternehmen schnell schafft, sie richtig zu nutzen, wird zu den führenden Kräften von morgen gehören“, erklärt Ash Kulkarni, CEO von Elastic . „Die Elasticsearch Relevance Engine ist jetzt verfügbar und wir haben durch harte Arbeit dafür gesorgt, dass Unternehmen es einfacher haben, die generative KI richtig einzusetzen.“

„Die Expertise von Elastic im Enterprise-Search-Bereich zeigt sich in der Herangehensweise des Unternehmens an die Einbindung der generativen KI in die Enterprise Search“, sagt Julia Liuson, Präsidentin der Developer Division von Microsoft. „Wir arbeiten eng zusammen, um es Unternehmen einfacher zu machen, das Potenzial von Azure OpenAI und ChatGPT für alle ihre proprietären Daten in Elasticsearch nutzbar zu machen und unseren gemeinsamen Kunden dabei zu helfen, ein besseres und reibungsloseres Nutzungserlebnis zu bieten.“

Elastic hat viel in fundamentale KI-Funktionen investiert, um KI und Machine Learning für Entwickler:innen zu demokratisieren. Dank gemeinsamer APIs für die Vektorsuche, die BM25f-Suche und die hybride Suche sowie für ein neues Transformatormodell (klein genug für den Arbeitsspeicher eines Laptops) können Unternehmen und Teams ihre Infrastruktur- und Personalressourcen effizienter optimieren.

Schematische Darstellung des Informationsfluss der Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), Quelle, Elastic

Mit einer Relevanz-Engine wie der ESRE verwenden Unternehmen alle strukturierten und unstrukturierten Daten, um generative KI-Anwendungen zu entwickeln. Über Größe und Kosten eigener Sprachmodelle müssen sie sich dabei keine Gedanken machen. Die Möglichkeit, eigene Transformatormodelle zu nutzen und externe Transformatormodelle einzubinden, erlaubt die Einrichtung sicherer Deployments, mit denen sich alle Innovationen der generativen KI auf konkrete Geschäftsdaten anwenden lassen. Die ESRE verschafft zudem Tausenden von Unternehmen und der riesigen Elastic Nutzer-Community die Möglichkeit, KI-Initiativen sofort zu starten, ohne zuvor umfassend in zusätzliche Ressourcen zu investieren.

„Viele Unternehmen zeigen großes Interesse am Potenzial der generativen KI für ihre Anwendungen und Workflows, fühlen sich gleichzeitig aber auch vom Tempo der Innovationen in diesem Bereich überfordert“, berichtet James Governor, Mitgründer von RedMonk. „Die ESRE wurde, aufbauend auf den ursprünglichen Stärken bei der Suche, die den Kern von Elastic ausmachen, so entwickelt, dass sie die Akzeptanz von Transformatoren sowie von selbst erstellten und externen LLM-Modellen leichter macht.“

Die ESRE ist das Ergebnis von mehr als zwei Jahren Forschungs- und Entwicklungsarbeit und wird bereits von mehreren großen Elastic-Kunden dort eingesetzt, wo sie die eigenen KI-basierten Anwendungen um zusätzliche Funktionen erweitert. Auch Relativity, ein global agierendes Legal-Technology-Unternehmen und Elastic-OEM-Partner, experimentiert mit einer Kombination aus ESRE und Azure OpenAI Service. Es soll erforscht und demonstriert werden, wie sich die Ergebnisse der unternehmenseigenen eDiscovery-Produkt RelativityOne in ihrer Relevanz verbessern lassen.

„Für unsere Mission, unseren Kunden dabei zu helfen, ihre Daten zu organisieren, die Wahrheit zu finden und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, müssen wir dafür sorgen, dass sie branchenführende Suchfunktionen nutzen können. Durch unsere Investitionen in die Einbindung von Elasticsearch in RelativityOne können wir unseren Kunden viele Vorteile bieten. Und das freut mich sehr“, sagt Chris Brown, Chief Product Officer bei Relativity . „Wir sind gerade dabei, mit der ESRE zu experimentieren, und sehen ein großes Potenzial für die Bereitstellung nützlicher, KI-augmentierter Suchergebnisse.“

Die Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) bietet: