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Elastic は、エンタープライズ開発者が Retrieval Augmented Generation (RAG) アプリケーションの作成と展開を迅速化できるように支援することを目的とした AI エコシステムを発表しました。このエコシステムは、Elasticsearch ベクトル データベースと統合された一連の AI テクノロジーとツールを開発者に提供し、市場への提供速度、投資収益率、アプリケーション開発の革新性を高めます。

RedMonk の主席アナリストである Stephen O’Grady 氏によると、急速に進化するエンタープライズ AI 市場は開発者にとって諸刃の剣であり、幅広い機能を提供する一方で、多数の選択肢と必要な統合によって進歩が遅れる可能性があるとのことです。Elastic の AI エコシステムは、開発者の総合的な機能を最大限に引き出す、慎重にキュレーションされた一連の統合ツールを提供することで、開発者のエクスペリエンスを合理化するように設計されています。

Elastic AI エコシステムは、大手 AI 企業のネットワークからの Elasticsearch ベクトル データベースとの事前構築された統合を特徴としており、GenAI アプリケーションの重要なコンポーネントへのシームレスなアクセスを容易にします。これらの統合は、AI モデル、クラウド インフラストラクチャ、MLOps フレームワーク、データ準備および取り込みプラットフォーム、AI セキュリティおよび運用に及び、開発者はより関連性の高いエクスペリエンスを提供したり、さまざまなソースからデータを管理したり、AI モデルを試したり、AI アプリケーションを安全に展開したりできるようになります。

Elastic の検索担当ゼネラル マネージャーである Steve Kearns 氏は、Elasticsearch が広く使用されていること、そして顧客や開発者の間で、Elasticsearch を RAG アプリケーションのトップ レベルのモデル、プラットフォーム、フレームワークと統合したいという要望があることを強調しました。テクノロジー プロバイダーの厳選されたエコシステムにより、開発者が Elastic のベクトル データベースを利用し、RAG アプリケーションに最適な高度なテクノロジーの組み合わせを選択するプロセスが簡素化され、テスト、反復、本番環境への配信が加速されるとともに、Gen AI アプリケーションの精度が向上します。