Transform conversational AI with Elasticsearch part of Azure OpenAI | StudioFP129

Microsoft Developer

23 May 202405:46

Summary

TLDRElastic社のCPOであるKen Exnerが、Elasticsearchをベースとしたオープンソース検索エンジンの進化について語りました。Elasticsearchは12年以上の歴史があり、ウェブサイトやアプリケーションに組み込まれる検索機能として人気です。近年はテキスト検索だけでなく、意味解釈検索や画像・動画検索など、ベクター検索をサポートしています。Elasticは5年以上前からElasticsearchをベクターデータベースとして強化し、生成AIの分野でも注目されています。Kenは、検索の関連性とエンタープライズ向けのセキュリティー機能を強調しました。また、Azureとのパートナーシップを通じて、AzureコンソールやAzure StudioでElasticのサービスを利用できると紹介しました。

Takeaways

😀 エラスティックはオープンソースの検索エンジンであるElasticsearchを開発し、アプリケーションへの組み込み検索を提供している企業です。
🔍 エラスティックは12年以上にわたり検索エンジンを開発しており、ウェブサイトやアプリケーションを構築する際に使用されています。
📚 単なるテキストベースの検索を超えて、意味解析検索や画像検索、ビデオ検索などの高度な検索機能を提供しています。
📈 ベクター検索をサポートするために、Elasticsearchはベクターデータベースとして機能し、ベクターエンベッドを保存・取得できるようにしています。
🚀 エラスティックは5年以上前からElasticsearchをベクターデータベースとして発展させており、最近では生成型AIにも使用されています。
🔄 エラスティックはハイブリッド検索もサポートしており、従来の検索とベクター検索の両方を提供しています。
🛡️ エラスティックは企業向けにセキュリティとプライバシーの機能を備えており、RBAC、ABAC、文書レベルのアクセス許可、監査ログなどがあります。
🔑 エラスティックは検索の関連性を重視しており、生成型AIアプリケーションでは関連性の高いコンテンツが最も重要です。
エラスティックはHNSWやKNNクエリ、地理空間検索、ハイブリッド検索、結果の再ランキングなど、関連性を最適化するための機能を提供しています。
🤝 エラスティックはAzureとパートナーシップを持ち、Azureコンソールで利用可能で、他のAzure製品と統合されています。
🌐 エラスティックのブースを訪れるか、ウェブサイトelastic.comをチェックして詳細を学ぶことができます。

Q & A

Elastic社はどのような企業ですか？
-Elastic社はオープンソースの検索エンジンであるElasticsearchを開発・運営する企業です。ウェブサイトやアプリケーションへの検索機能の埋め込みを提供しています。
Elasticsearchはどのような種類の検索をサポートしていますか？
-Elasticsearchはテキストベースの検索だけでなく、意味解釈検索、画像検索、ビデオ検索などのためのベクター検索もサポートしています。
ベクター検索とはどのような仕組みですか？
-ベクター検索は、埋め込みを作成し、それらをElasticsearchとしてベクターデータベースとして保管し、これらのベクター埋め込みをElasticsearchから取得することができる検索方式です。
Elastic社はベクターデータベースとしてどのように進化しましたか？
-5年以上前からElasticsearchをベクターデータベースに転換し始め、最近では生成的AIの分野でもその技術が利用されています。
Elastic社が提供するハイブリッド検索とは何ですか？
-ハイブリッド検索は、従来のテキスト検索と純粋なベクター検索を組み合わせた検索方式であり、様々なユースケースに対応しています。
Elasticsearchは他のベクターデータベースと比べてどのような特徴がありますか？
-Elasticsearchは12年以上の開発経験があり、企業向けに必要なセキュリティ、プライバシー機能を備えています。また、検索の関連性を重視しており、ハイブリッド検索や結果の再ランキングなど、関連性の最適化に特化しています。
AzureとElastic社はどのようなパートナーシップを持っていますか？
-Elastic社はAzureコンソールで利用可能で、Azure製品と統合されています。Azure Studioなど、Azureのgenerative AIツールにも統合されています。
AzureコンソールでElastic社のサービスをどのように利用できますか？
-AzureコンソールからElastic社のサービスにアクセスでき、他のAzure製品と同じようにファーストパーティーのソリューションとして提供されています。
Elastic社が強調している「関連性」とは何を指していますか？
-関連性とは、generative AIアプリケーションを構築する際に最も重要な要素であり、LLM（Large Language Models）を最も適切な文脈に根拠付けるためのものです。
Elastic社が提供する検索エンジンのセキュリティ機能には何がありますか？
-Elastic社はRBAC（ロールベースのアクセス制御）、ABAC（属性ベースのアクセス制御）、文書レベルの権限、監査ログなど、企業が求めるセキュリティ機能を備えています。
Elastic社のブースでどのような情報を得ることができますか？
-Elastic社のブースでは、同社のサービスや技術に関する詳細情報を得ることができます。また、elastic.comにも詳細情報が掲載されています。

Outlines

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🔎 エラスティックサーチのベクターデータベース機能

エラスティック社のCPOであるケン・エクナー氏は、Elasticsearchというオープンソースの検索エンジンを開発し、アプリケーションへの組み込み検索を提供している会社であるエラスティックについて話しました。検索エンジンとして12年以上開発されてきたElasticsearchは、ウェブサイトやアプリケーションを構築する上で重要な役割を果たしています。しかし、テキストベースの検索以上の機能が求められるようになり、自然言語の問い合わせや画像検索、ビデオ検索などを行うためのベクター検索をサポートする必要がありました。エラスティックは5年以上前からElasticsearchをベクターデータベースとして機能させる開発を始め、現在では生成的AIの分野でもそのベクターデータベース機能が活用されています。

🌟 エラスティックサーチのハイブリッド検索とエンタープライズ機能

ハイブリッド検索をサポートするエラスティックサーチは、従来のテキスト検索だけでなく、純粋なベクター検索を提供しています。企業向けにはセキュリティとプライバシーに関する機能も充実しており、RBACやABAC、文書レベルの権限、監査ログなどが必要とするセキュリティ機能を備えています。エラスティックサーチは検索の関連性を重視しており、生成的AIアプリケーションを構築する際には最も重要な要素です。HNSWやKNNクエリをはじめとする伝統的な検索操作に加えて、地理空間検索やハイブリッド検索、結果の再ランキングも行い、顧客が関連性を最適化できるようにしています。

🤖 エラスティックとAzureのパートナーシップ

エラスティックはAzureコンソールで利用可能で、Azureと非常に良いパートナーシップを築いています。エラスティックはAzure製品の隣にファーストパーティーソリューションとして統合されており、Azure Studioを使用している場合にもベクターデータベースとしてオプションとして利用可能です。エラスティックはAzure製品スイート全体に統合されており、顧客が利用しやすくなっています。

📢 エラスティックのブースとウェブサイトでの情報提供

エラスティックはカンファレンスにブースを出しており、参加者にはブースを訪れて情報交換を促しています。また、ウェブサイトであるelastic.comで詳細情報を提供しており、ビルドウェブサイトのフィーチャーパートナーディレクトリからもアクセス可能です。

Mindmap

Keywords

💡Elastic

Elasticは、Elasticsearchを開発し提供する企業です。オープンソースの検索エンジンとして12年以上前から始まり、アプリケーションへの検索機能の組み込みやウェブサイトの検索機能の構築など、様々な用途で使われています。このキーワードはビデオの主題であるベクターデータベースと検索エンジンの進化に関する議論の中心に位置しています。

💡Elasticsearch

Elasticsearchは、Elasticが開発したオープンソースの検索エンジンです。アプリケーションに検索機能を組み込むために使われており、ウェブサイトやその他のアプリケーションを構築する基盤となっています。ビデオでは、Elasticsearchがベクターデータベースとして機能し、検索エンジンの進化を示す重要な要素として取り上げられています。

💡ベクターデータベース

ベクターデータベースは、データをベクターの形で保存し、類似性や関連性に基づく検索を行うデータベースです。Elasticは5年以上前からElasticsearchをベクターデータベースとして機能させ、検索エンジンとして進化させています。ビデオでは、この概念が検索エンジンの進歩とその応用に関する議論の核心です。

💡ベクター検索

ベクター検索は、データを埋め込みの形で保存し、その埋め込みを基に検索を行う技術です。Elasticでは、Elasticsearchを通じてベクター検索をサポートしており、これは検索エンジンの進化とその応用に寄与しています。ビデオでは、Elasticがどのようにベクター検索を実装し、その利点を説明しているかが強調されています。

💡ハイブリッド検索

ハイブリッド検索は、伝統的なテキストベースの検索とベクター検索を組み合わせた検索手法です。Elasticでは、Elasticsearchを通じてハイブリッド検索をサポートしており、これによりユーザーはより包括的な検索結果を得ることができます。ビデオでは、ハイブリッド検索がどのようにElasticの検索エンジンの進化に寄与しているかが説明されています。

💡生成的AI

生成的AIとは、自然言語処理や画像認識などの分野で、新しいコンテンツを生成する能力を持つ人工知能のことを指します。ビデオでは、ElasticがElasticsearchを通じて生成的AIアプリケーションのベクターデータベースとして使用される方法について話しており、これは検索エンジンの進化とその応用に関する議論の重要な側面です。

💡関連性

関連性は、検索結果がユーザーの質問やニーズにどれだけ密接に一致しているかを示す指標です。Elasticでは、検索エンジンの進化を通じて関連性を最適化し、ユーザーが最も関連性の高いコンテンツにアクセスできるように努めています。ビデオでは、関連性とその重要性が強調されており、Elasticがそれをどのように実現しているかが説明されています。

💡エンタープライズ機能

エンタープライズ機能とは、企業がデータベースを運用する際に求めるセキュリティやプライバシー、RBAC（ロールベースのアクセス制御）、ABAC（属性ベースのアクセス制御）などの機能を指します。Elasticは、Elasticsearchにこれらのエンタープライズ機能を備えており、ビデオではその企業向けのニーズに合わせた機能の強調がされています。

💡Azure

Azureは、マイクロソフトが提供するクラウドプラットフォームです。ElasticはAzureとパートナーシップを持ち、Azureコンソール上で利用可能で、他のAzure製品と統合されています。ビデオでは、ElasticがAzureとどのように連携し、AzureユーザーがElasticの機能を活用できるかが説明されています。

💡ハイブリッド検索

ハイブリッド検索は、テキストベースの検索とベクター検索を組み合わせた手法です。Elasticでは、Elasticsearchを通じてハイブリッド検索をサポートしており、これによりユーザーはより包括的な検索結果を得ることができます。ビデオでは、ハイブリッド検索がElasticの検索エンジンの進化とその応用において重要な役割を果たしていると強調されています。

Highlights

Elastic is the company behind Elasticsearch, an open-source search engine used for embedding search into applications and building websites with search.

Elasticsearch has evolved to support vector search by creating and storing embeddings as a vector database, enabling retrieval of vector embeddings.

The transition to vector search began over five years ago, turning Elasticsearch into a vector database.

With the rise of generative AI, Elastic's vector database is used for retrieval augmented generation and ragged workflows.

Elastic supports hybrid search, combining traditional search with pure vector search and other use cases.

Elasticsearch stands out with over 12 years of development, offering enterprise-level capabilities such as security, privacy, RBAC, ABAC, and document-level permissions.

Elastic's focus on search and relevance is crucial for generative AI applications, ensuring the most relevant context is provided to LLMs.

Elasticsearch offers advanced search capabilities including HNSW, KNN queries, geospatial search, hybrid search, and re-ranking of answers.

Elastic's history in search allows it to specialize in optimizing relevance, which is key for generative AI applications.

Elastic is available in the Azure Console and has a strong partnership with Azure, being integrated as a first-party solution.

Elastic is integrated with other Azure tools, such as Azure Studio, where it is a vector database option.

For those interested in Elastic, they can visit the company's booth at the conference or check out elastic.com.

Elastic can also be found in the feature partner directory on the build website.

Ken Exner, CPO at Elastic, emphasizes the company's long-standing expertise in search and its commitment to enterprise capabilities and relevance.

The interview highlights Elastic's position as a leader in the integration of vector search within a traditional search engine platform.

Elastic's vector database is a key component in the generative AI landscape, offering a robust solution for enterprises looking to leverage AI.