Pourquoi ai-je besoin d'une solution de recherche si j'utilise déjà un grand modèle de langage dans mon application ?
내 앱에서 대규모 언어 모델을 사용하는 경우 검색 제품이 필요한 이유는 무엇인가요?
Une solution de recherche est très utile si vous utilisez un grand modèle de langage, car elle permet d'économiser du temps et de l'argent en vous offrant des résultats plus précis dans le cadre de votre expérience d'IA générative. Lorsque vous faites des recherches sur des données spécifiques à votre domaine, vous pouvez limiter le nombre d'hallucinations que renvoie le grand modèle de langage en fournissant des résultats de recherche d'une précision optimale en tant que contexte supplémentaires et de là, réduire le temps nécessaire à l'ajustement du modèle. Grâce à la génération augmentée de récupération (RAG), Elastic vous permet d'interroger vos données propriétaires de manière flexible pour obtenir des résultats précis en temps réel. Le volume de ressources de calcul et de stockage dont vous avez besoin est donc moins conséquent. Par ailleurs, Elastic contrôle également l'accès à la recherche grâce à la sécurité au niveau des documents.
생성형 AI 경험에서 보다 정확한 결과를 얻기 위한 비용 및 시간 효율적인 접근 방식이므로 대규모 언어 모델을 사용하는 경우 검색 제품이 필요합니다. 도메인별 데이터를 검색하면 정확도가 높은 검색 결과를 추가 컨텍스트로 제공하여 대규모 언어 모델에서 발생하는 환각을 최소화하고 모델을 미세 조정하는 데 걸리는 시간을 제한할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)을 사용하면, Elastic은 독점 데이터를 쿼리하여 보다 정확한 실시간 결과를 얻을 수 있도록 하며, 필요한 컴퓨팅 및 스토리지 저장 공간이 줄어듭니다. Elastic은 또한 문서 수준 보안으로 검색 액세스를 제어합니다.