انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر
تعمل Elastic على توسيع قدرات تقنية البحث في المؤسسات اليوم من خلال الظهور الأول لمحرك Elasticsearch الملائمة (ESRE) ، الذي يدمج الذكاء الاصطناعي (AI) والبحث المتجه لتحسين ملاءمة البحث ودعم مبادرات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
قامت Elastic ببناء تقنية Elasticsearch الخاصة بمؤسستها على مدار العقد الماضي ، باستخدام مشروع فهرسة البيانات والبحث Apache Lucene مفتوح المصدر كمكون أساسي. في فبراير 2022 ، قدمت الشركة معاينة لدعمها لحفلات الزفاف الموجهة ، مما مكن تقنية Elasticsearch للعمل كقاعدة بيانات متجهية ، والتي تعد جزءًا مهمًا من مشهد الذكاء الاصطناعي.
مع مجموعة ميزات ESRE الجديدة ، يتمتع Elasticsearch الآن بدعم متجه أوسع. تقوم Elastic أيضًا بدمج نموذج الشبكة العصبية الخاص بالمحول في ESRE للمساعدة في توفير نتائج بحث دلالية أفضل.
للمضي قدمًا ، ستمكّن ESRE المؤسسات من إحضار نماذج المحولات الخاصة بها ، مثل GPT-4 الخاص بـ OpenAI ، للحصول على فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي في محتوى Elasticsearch الخاصة بها.
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
قال مات رايلي ، المدير العام لبحث المؤسسات في Elastic لـ VentureBeat ، “إن ESRE هي حقًا كيف أتيحت لنا الفرصة أخيرًا لدمج كل هذه التقنيات الأساسية ذات الصلة بالبحث في عرض واحد متماسك”.
باستخدام Elasticsearch ، يعد تطور البحث “تحويليًا”
على مدار العقد الماضي ، اعتمد Elasticsearch على أفضل خوارزمية مطابقة BM25f للمساعدة في ترتيب المستندات وتسجيلها لتقديم النتائج ذات الصلة لاستعلامات البحث.
مع إدخال البحث المتجه كجزء من ESRE ، يمكن للمؤسسات الآن البحث باستخدام BM25f وكذلك المتجهات. باستخدام المتجهات ، يتم تعيين تمثيل رقمي للمحتوى ويتم تحديد الصلة من خلال إيجاد أرقام قريبة من بعضها باستخدام أساليب مثل أقرب الجار التقريبي (ANN).
“أولاً وقبل كل شيء في Elastic هو هدفنا لتوفير أفضل الطرق الممكنة لعملائنا للحصول على المستندات ذات الصلة من الكم الهائل من البيانات التي يخزنونها في Elasticsearch ، سواء كان ذلك بحثًا متجهًا أو بحثًا نصيًا باستخدام BM25f أو مزيج هجين من الاثنين ، “قال رايلي.
بينما يمكن أن يساعد إدخال البحث المتجه في تحسين الملاءمة ، تحتاج المؤسسات إلى المزيد للحصول على نتائج أفضل من الاستعلامات المستندة إلى النص. وهنا يأتي دور نموذج المحولات الجديد الذي طورته Elastic ، والذي يستخدم تقنية تُعرف باسم نموذج التشفير المتأخر – وهو نوع من التشفير المتناثر -. النموذج قادر على فهم النص لمساعدة المؤسسات في الحصول على نتائج دقيقة للغاية من الاستعلامات.
قال رايلي: “نماذج التفاعل المتأخر جيدة جدًا في الواقع في إجراء استرجاع دلالي للنص الذي لم يتم تدريب النموذج عليه بالضرورة”.
BYOM – أحضر نموذجك (المحول)
مع ESRE ، تفتح Elastic أيضًا Elasticsearch لتمكين المؤسسات من إحضار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لاكتساب نظرة ثاقبة من البيانات.
كجزء من ESRE ، تدعم Elastic التكامل مع OpenAI و GPT-4 LLM الذي سيسمح للمؤسسات باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي مع محتوى Elasticsearch. ستتمكن المنظمات أيضًا من استخدام LLMs مفتوحة المصدر على Hugging Face لتلخيص النص وإجراء تحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة.
أشار رايلي إلى أن تمكين مؤسسة ما من الاتصال بـ OpenAI و LLMs الأخرى يتعلق بإنشاء جسر بين البيانات الموجودة داخل Elasticsearch و LLMs ، والتي لم تكن لتتمكن من التدريب على البيانات الخاصة.
قال رايلي: “أنا متحمس جدًا لمواصلة رؤية التحول في نماذج المحولات هذه”. “إنها فئة جديدة تمامًا من الأشياء التي سيبدأ الناس في بنائها الآن بعد أن لدينا هذه القدرات الجديدة هناك.”
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
