Elastic
Résumé NexusAi : Elastic est une base de données de recherche et une plateforme unifiées qui associent recherche vectorielle, récupération hybride, observabilité et sécurité pour offrir, à grande échelle, des expériences de recherche IA contextualisées et prêtes pour la production, ainsi que des workflows d’orchestration d’agents et de télémétrie.
NexusAi Vue d’ensemble
Concrètement, les équipes indexent une seule fois leur télémétrie, leurs documents et leurs représentations vectorielles, puis interrogent le même référentiel pour la recherche dans les applications, la mémoire des agents ou le triage des incidents. Elastic renvoie des passages classés par pertinence, prend en charge le reclassement et l’inférence, et fournit aux prompts des LLM un contexte optimisé en tokens, tout en préservant l’intégralité de la télémétrie pour les investigations.
Les fonctionnalités en un coup d’œil
Elastic s’adresse aux ingénieurs qui développent des applications axées sur la recherche, aux équipes SRE et d’observabilité qui ont besoin d’une télémétrie complète, ainsi qu’aux équipes de sécurité qui exploitent SIEM/XDR à grande échelle. Les chercheurs et développeurs en IA utilisent Elastic pour l’ingénierie du contexte, les pipelines RAG et la mémoire des agents. Les équipes produit et plateforme la choisissent lorsque la récupération unifiée, le reclassement et la corrélation de télémétrie en temps réel permettent de simplifier l’architecture et d’accélérer la mise en production.
- La recherche vectorielle et hybride associe les embeddings sémantiques à la récupération par mots-clés et au reclassement.
- L’inférence native de modèles et le reclassement accéléré par GPU prennent en charge le scoring et le service directement dans le moteur.
- Les index stockent journaux, métriques, traces, documents et vecteurs dans un moteur unique.
- Elastic Workflows automatise les tâches agentiques et associe la recherche à des playbooks scriptés.
- Déployez des clusters serverless, hébergés dans le cloud ou autogérés, avec des API Elasticsearch cohérentes.
Points forts
Qui utilise Elastic ?
Pour démarrer, créez une instance Elastic Cloud Serverless afin de réaliser rapidement une première évaluation, ou configurez un cluster hébergé pour des tests plus contrôlés. Les développeurs ingèrent les données avec Elastic Agent, Beats ou Logstash, puis utilisent Kibana et les API Elasticsearch pour les requêtes, ES|QL et la récupération hybride. La documentation et les tutoriels expliquent comment configurer les embeddings, le reclassement et Elastic Workflows. Un essai gratuit de 14 jours permet aux équipes de valider leurs pipelines de contexte et leurs intégrations RAG avant la mise en production.
NexusAi: Une architecture axée sur la recherche qui fournit un contexte fiable aux agents, à l’observabilité et à la sécurité, à l’échelle de la production.
Pour commencer
La principale différence d’Elastic réside dans son moteur de recherche unique, qui unifie la récupération pour l’IA, la télémétrie pour l’observabilité et l’analyse pour la sécurité. En indexant les données une seule fois pour alimenter de nombreux workflows — du RAG au SIEM, en passant par l’orchestration d’agents —, les équipes simplifient leurs pipelines, améliorent la pertinence grâce au reclassement et déploient une IA contextualisée à l’échelle de la production.
Ouvrez l’outil et examinez son expérience produit principale.
Créez votre compte ou accédez à votre espace de travail existant.
Utilisez votre propre tâche pour évaluer la vitesse, la qualité et l’adéquation.
Vérifiez des outils IA similaires avant de prendre une décision finale.
Elastic
Elastic est l’entreprise à l’origine d’Elasticsearch et de l’Elastic Stack. Elle est spécialisée dans les plateformes de recherche, d’observabilité et de sécurité qui alimentent, à grande échelle, des workflows de récupération, de surveillance et de détection des menaces de niveau entreprise.
Elastic est une plateforme de données axée sur la recherche, conçue pour stocker tous les types de données — documents, vecteurs, journaux, métriques, traces et données géospatiales — et fournir un contexte pertinent aux workflows d’IA et d’agents. Au cœur de la plateforme, Elasticsearch propose la récupération hybride et par vecteurs denses, avec reclassement et inférence native de modèles, afin que les applications puissent récupérer un contexte fiable en utilisant efficacement les tokens. La plateforme intègre l’ingestion (Elastic Agent, Beats, Logstash), la visualisation (Kibana) et l’orchestration d’agents (Elastic Workflows), et prend en charge les déploiements cloud gérés, serverless et autogérés. En pratique, un moteur unique alimente les workflows de recherche, d’observabilité et de sécurité sans nécessiter de pipelines d’indexation redondants : les performances des requêtes s’améliorent, les coûts de stockage de la télémétrie diminuent et la génération augmentée par récupération (RAG) est simplifiée pour les LLM en production.
Visiter Elastic
Commentaires (0)
Aucun commentaire trouvé