当前位置: 首页 > article >正文

阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot

在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着前所未有的挑战与机遇。如何高效搜索、分析和观测数据,已成为企业成功的关键。Elasticsearch 企业版作为 Elastic Stack 的商业发行版,提供了一整套高效的搜索、分析和观测解决方案。

为此,我们诚邀您参加即将举行的公开课,深入探讨其创新功能 AI Assistant,以及它如何与阿里云搜索开放平台的大模型服务相结合,为企业创造新的价值。

公开课简介

本次公开课我们将深入探讨如何构建高效的 AI 技术解决方案,Elastic 和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云 Elasticsearch Enterprise 版的 AI 功能及其在实际应用。通过公开课,您可以了解构建 AI 搜索和 AI Assistant 的技术原理,并轻松掌握从0到1搭建企业级 RAG 应用,和基于大模型搭建可观测 Chatbot,获取运维洞察。

时间:12月27日晚 7:30 - 8:15
讲师介绍:

槐新 | 阿里云 Elasticsearch 引擎研发工程师

朱杰 | Elastic 中国首席解决方案架构师、Elastic 社区和阿里云Elasticsearch社区布道者

主要内容
  • 深入解析阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能:了解其在实际应用中的强大能力。

  • 基于大模型的可观测Chatbot:掌握如何使用AI Assistant搭建可观测的Chatbot,获取运维洞察,优化企业服务。

  • 技术原理讲解:探讨构建AI搜索和AI Assistant的核心技术原理,帮助您从理论到实践的全面掌握。

  • 从0到1的企业级RAG应用搭建:学习如何轻松构建企业级的检索增强生成(RAG)应用,提升信息获取效率。

公开课技术亮点介绍

Elasticsearch企业版独有功能概述

我们将深入解析Elasticsearch企业版的独特功能,包括:

  • 快照归档与恢复:降低备份成本和数据传输负担。

  • 集群重平衡:优化资源分配,解决分片不均问题。

  • 机器学习支持:通过Rerank模型和Inference API,简化调整并集成多种模型,提升搜索相关性和结果优化。

  • 数据摄取与转换:简化了数据导入流程,提供灵活的数据流管理和可复用的集成策略,并支持MaxMind和IPinfo商业数据库。

  • 弹性观测与安全功能:快速采集性能数据,增强数据传输安全和威胁管理能力。

AI Assistant:Elasticsearch 的智能扩展

AI Assistant 是 Elasticsearch 企业版的核心功能,集成了最新的生成性人工智能和大模型技术,为企业提供一个开放、透明的 AI 驱动助手。其设计适用于多种场景,如搜索、可观测性和安全,帮助开发者在异常监控、问题识别和数据分析等方面提升工作效率。

AI Assistant 的优势

  • 开放性和透明度:AI Assistant 的开放框架允许用户通过连接器轻松接入不同模型,快速适应不断变化的业务需求,特别是阿里云开放搜索平台的 AI 增强能力。

  • 相关性:借助 Elasticsearch Relevance Engine(ESRE),AI Assistant 能够根据组织独特的数据提供个性化答案,并通过内置连接器访问不同平台的私有数据,增强搜索结果的整体效果。

  • 灵活易用、可定制:用户可以创建自定义提示,进行自然语言的交互式分析,支持长对话和历史会话的指令回忆,提升用户体验。

  • 安全设计:在将数据发送至大型语言模型(LLM)之前,用户可查看、编辑或删除数据,确保数据的安全和隐私。

  • 多样化用例支持

AI Assistant 可广泛应用于:

  • 全观测:进行高警根因分析和性能数据分析。

  • 安全:与Elastic Security交互,执行警报调查和事件响应。

  • 数据分析:通过对话分析集群索引数据,进行可视化展示和状态诊断。

活动信息

  • 时间:12月27日 晚上 19:30 - 20:15

  • 直播间地址:阿里云官方直播间阿里云Elasticsearch AI Search技术公开课

请关注我们的直播间,届时与我们一起探索AI技术的无限可能,提升您的业务能力。无论您是技术爱好者还是企业决策者,本次公开课都将为您提供实用的知识和技能。

期待您的参与,让我们一起迈向智能未来!


http://www.kler.cn/a/449299.html

相关文章:

  • 掌握 Ansys ACP 中的参考方向:简化复杂的复合材料设计
  • Linux网络——网络基础
  • 完整微服务设计 功能实现
  • 重温设计模式--中介者模式
  • 掌握命令行参数的艺术:Python的`argparse`库
  • GitCode 光引计划投稿|MilvusPlus:开启向量数据库新篇章
  • python学习——洛谷 [NOIP1998 提高组] 拼数 两种方法
  • 盒子模型(内边距的设置)
  • 计算机组成原理的学习笔记(6)-- 存储器·其一 SRAM/DRAM/ROM/主存储器的初步认识
  • 学习threejs,scene.overrideMaterial全局材质效果
  • pycharm无法识别conda环境(已解决)
  • Jmeter对图片验证码的处理【超详细】
  • Html:点击图标链接发起QQ临时会话
  • 【LeetCode每日一题】——415.字符串相加
  • 【C++——迭代器】
  • 安科瑞能源物联网平台在老旧小区用电安全改造中的应用与优势
  • HTML+CSS+JS制作汽车网站(内附源码,含5个页面)
  • LLM与金融
  • Python绘制图表
  • SpringBoot3-第一篇(快速入门)
  • Source Insight 导入代码库 观察linux源码
  • canvas绘制仪表盘刻度盘
  • WorkManager
  • Centos8安装源出错 设置基础软件仓库出错(已解决-秒解)
  • ubuntu 安装docker
  • 【枚举】假币问题