A IBM faz parceria com o Elasticsearch para entregar Busca Conversacional com o watsonx Assistant

Para atender às necessidades de escala, velocidade e precisão dos clientes, a IBM faz parceria com o Elasticsearch para oferecer recursos de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que podem ser perfeitamente integrados ao novo recurso de Busca Conversacional do IBM watsonx Assistant. Os clientes que utilizam o IBM watsonx Assistant e o IBM watsonx Orchestrate agora podem criar assistentes de IA conversacionais baseados nos dados da empresa, com recursos abrangentes de busca com o RAG.

Integrar o watsonx Discovery — uma solução pré-configurada da IBM alimentada pelo Elasticsearch — com a Busca Conversacional oferece às empresas ferramentas para combinar documentação proprietária com grandes modelos de linguagem (LLMs), como o IBM Granite. Essa combinação traz aos usuários experiências de chat enriquecidas pelo contexto empresarial.

A IBM buscava uma solução poderosa de banco de dados vetorial para armazenar embeddings de texto, imagem e vídeo para seus clientes. Com o banco de dados vetorial Elasticsearch, não apenas todos esses formatos de dados são suportados, como também há um catálogo de integrações para importar dados de diversas fontes corporativas, incluindo de terceiros. A recuperação entre tipos de dados distintos também pode aproveitar a busca híbrida nativa e segura para obter a combinação mais relevante de resultados de texto, vetores e dados geoespaciais com filtragem, agregações e segurança em nível do documento.

Os desenvolvedores agora podem implementar busca vetorial e semântica, incluindo busca por k-vizinhos mais próximos (kNN) e busca por vizinho aproximado (ANN), com gerenciamento flexível de modelos multi-nuvem fornecido para modelos populares de processamento de linguagem natural (NLP) e API de inferência aberta Elastic. O Elasticsearch também inclui ELSER, um modelo de codificador esparso pronto para uso para busca semântica, e acesso a modelos de reclassificação para melhorar os resultados de busca. Essas capacidades podem ser usadas de forma fluida com modelos fundacionais da IBM (como Slate e Granite), disponíveis no IBM watsonx.ai.

O Elasticsearch é o banco de dados vetorial mais baixado do mundo, e nossa equipe está constantemente investindo em recursos para melhorar o desempenho e redimensionar ainda mais. Mais recentemente, otimizações e inovações, como a adição de quantização escalar e outras melhorias de desempenho, resultaram em ganhos de eficiência de 8x a 32x para desenvolvedores que criam apps com IA.

Os clientes podem usar hoje mesmo o novo recurso de Busca Conversacional do IBM watsonx Assistant e o IBM watsonx Discovery.

O lançamento e o tempo de amadurecimento de todos os recursos ou funcionalidades descritos neste artigo permanecem a exclusivo critério da Elastic. Os recursos ou funcionalidades não disponíveis no momento poderão não ser entregues ou não chegarem no prazo previsto.

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