Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Elastic đã công bố hệ sinh thái AI nhằm mục đích giúp các nhà phát triển doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình tạo và triển khai các ứng dụng Retrieval Augmented Generation (RAG). Hệ sinh thái này cung cấp cho các nhà phát triển một bộ công nghệ và công cụ AI được tích hợp với cơ sở dữ liệu vectơ Elasticsearch để tăng tốc độ đưa ra thị trường, lợi tức đầu tư và đổi mới trong phát triển ứng dụng.

Theo Stephen O’Grady, nhà phân tích chính tại RedMonk, thị trường AI doanh nghiệp đang phát triển nhanh chóng là con dao hai lưỡi đối với các nhà phát triển, cung cấp nhiều khả năng trong khi có khả năng làm chậm tiến độ với vô số lựa chọn và tích hợp bắt buộc. Hệ sinh thái AI của Elastic được thiết kế để hợp lý hóa trải nghiệm của nhà phát triển bằng cách cung cấp một bộ công cụ tích hợp được tuyển chọn cẩn thận giúp tối đa hóa khả năng chung của nhà phát triển.

Hệ sinh thái AI của Elastic có các tích hợp được xây dựng sẵn với cơ sở dữ liệu vectơ Elasticsearch từ mạng lưới các công ty AI hàng đầu, tạo điều kiện truy cập liền mạch vào các thành phần quan trọng của ứng dụng GenAI. Các tích hợp này bao gồm các mô hình AI, cơ sở hạ tầng đám mây, khuôn khổ MLOps, nền tảng chuẩn bị và thu thập dữ liệu, cũng như bảo mật và hoạt động AI, cho phép các nhà phát triển cung cấp trải nghiệm phù hợp hơn, quản lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau, thử nghiệm các mô hình AI và triển khai ứng dụng AI một cách an toàn.

Steve Kearns, tổng giám đốc tìm kiếm tại Elastic, đã nhấn mạnh đến việc sử dụng rộng rãi Elasticsearch và mong muốn của khách hàng và nhà phát triển trong việc tích hợp Elasticsearch với các mô hình, nền tảng và khuôn khổ hàng đầu cho các ứng dụng RAG. Hệ sinh thái được tuyển chọn của các nhà cung cấp công nghệ giúp đơn giản hóa quy trình để các nhà phát triển tận dụng cơ sở dữ liệu vector của Elastic và lựa chọn sự kết hợp tốt nhất giữa các công nghệ tiên tiến cho các ứng dụng RAG, đẩy nhanh quá trình thử nghiệm, lặp lại và phân phối vào sản xuất đồng thời cải thiện độ chính xác của các ứng dụng Gen AI.