Efficiënte zoekmogelijkheden zijn belangrijk voor bedrijven om zinvolle inzichten te verkrijgen en voor te blijven op de concurrentie. Traditionele op trefwoorden gebaseerde zoekmethoden schieten vaak tekort in het leveren van nauwkeurige en relevante resultaten, wat leidt tot frustratie en inefficiëntie onder gebruikers. Ontdek meer over semantic search, een technologie die de kracht van natuurlijke taalverwerking (NLP) benut om uw zoekervaring te revolutioneren. In dit artikel onderzoeken we hoe semantic search samenwerkt met Elastic Technologie om superieure zoekmogelijkheden te bieden en zakelijk succes te stimuleren.

Semantic search gaat verder dan eenvoudige trefwoordmatching door het begrip van de context, intentie en betekenis achter zoekopdrachten te begrijpen. Door de semantiek van taal te analyseren, waaronder synoniemen, concepten en relaties tussen woorden, kunnen semantische zoekmachines nauwkeurigere en contextueel relevantere resultaten leveren. Deze functionaliteit is vooral waardevol in sectoren zoals overheid, e-commerce, gezondheidszorg en financiën, waar precisie en nauwkeurigheid zeer belangrijk zijn.

Hierbij een voorbeeld om het belangrijkste verschil tussen trefwoordzoekopdrachten en semantic search te visualiseren:

Een nadere blik op de verschillen tussen traditionele “trefwoordzoekopdrachten” en “AI-aangedreven zoekresultaten en antwoorden” onthullen het transformerende potentieel van de op AI-gebaseerde Elasticsearch. We benadrukken de verbeterde resultaten die worden geleverd door op AI-gebaseerde zoekopdrachten, waardoor duidelijk wordt waarom sectoren deze technologie steeds meer omarmen. Let op dat de verbeterde resultaten afkomstig zijn van de out-of-the-box Elasticsearch-functionaliteiten:

Om meer te weten te komen over dit voorbeeld, klik hier.

Elastic biedt een krachtig platform voor het implementeren van semantic search-mogelijkheden, dankzij zijn krachtige indexering, zoek- en analysemogelijkheden. Zo werkt semantic search samen met Elastic Technologie:

Natuurlijke taalverwerking (NLP)

Elastic maakt gebruik van geavanceerde NLP-algoritmen om ongestructureerde tekstgegevens te ontleden en analyseren, waarbij belangrijke concepten, entiteiten en relaties worden geëxtraheerd. Dit stelt de zoekmachine in staat om de betekenis en context van gebruikersquery’s te begrijpen, wat leidt tot nauwkeurigere zoekresultaten.

Semantische indexering

Elastic indexeert de geanalyseerde tekstgegevens met behulp van semantische metagegevens, zoals entiteitstypen, attributen en relaties. Deze semantische indexering maakt het voor de zoekmachine mogelijk om relevante documenten op te halen op basis van de semantische gelijkenis tussen de query en geïndexeerde inhoud, in plaats van alleen te vertrouwen op trefwoordovereenkomsten.

Op concepten gebaseerde opvraging

Wanneer een gebruiker een zoekopdracht invoert, haalt Elastic documenten op die semantisch gerelateerde concepten bevatten, zelfs als deze niet expliciet overeenkomen met de query-trefwoorden. Deze op concepten gebaseerde opvraging zorgt ervoor dat gebruikers uitgebreide en relevante resultaten ontvangen, waardoor hun zoekervaring wordt verbeterd.

Query-uitbreiding en -verduidelijking

Elastic breidt en verduidelijkt automatisch gebruikersquery’s uit door synoniemen, varianten en gerelateerde concepten te identificeren. Dit helpt gebruikers hun zoekopdrachten te verfijnen en relevante informatie te ontdekken die aanvankelijk misschien niet duidelijk was.

Relevantierangschikking

Elastic maakt gebruik van geavanceerde relevantierangschikkingsalgoritmen om zoekresultaten te prioriteren op basis van hun semantische relevantie voor de gebruikersquery. Door factoren zoals context, entiteitssalientie en documentkwaliteit te overwegen, zorgt Elastic ervoor dat de meest relevante en gezaghebbende inhoud bovenaan de zoekresultaten verschijnt.

Door semantic search-mogelijkheden te integreren in hun applicaties en websites met behulp van Elastic Technologie, kunnen bedrijven een overvloed aan voordelen benutten:

Verbeterde zoeknauwkeurigheid

Semantic search verbetert de nauwkeurigheid en precisie van zoekresultaten, waardoor gebruikers de benodigde informatie snel en moeiteloos kunnen vinden.

Verbeterde gebruikerservaring

Door de intentie en context van de gebruiker te begrijpen, leveren semantic search engines een meer intuïtieve en gepersonaliseerde zoekervaring, wat leidt tot hogere gebruikerstevredenheid en betrokkenheid.

Verhoogde productiviteit

Met semantic search kunnen werknemers en websitebezoekers efficiënter toegang krijgen tot relevante documenten, inzichten en kennisbronnen, waardoor de productiviteit en effectiviteit van besluitvorming worden verhoogd.

Historisch gezien vereisten Elasticsearch en App Search handmatig beheer van synoniemen, boosts en gewichten om relevantie in zoekresultaten te verfijnen. Met de introductie van Elastic semantic search zijn deze handmatige taken niet langer nodig. Elastic semantic search maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en technieken voor natuurlijke taalverwerking om de relevantieafstemming automatisch af te handelen, waardoor zoekresultaten zeer nauwkeurig en contextueel relevant zijn zonder de noodzaak van handmatig ingrijpen. Dit bespaart niet alleen tijd en middelen voor bedrijven, maar verbetert ook de algehele zoekervaring voor gebruikers door meer nauwkeurige resultaten te leveren die zijn aangepast aan hun behoeften en voorkeuren.

Competitief voordeel

Bedrijven die gebruik maken van semantic search krijgen een concurrentievoordeel door superieure zoekmogelijkheden te bieden die die van hun concurrenten overtreffen, wat leidt tot een grotere klantenloyaliteit en marktaandeel.

Tot slot vertegenwoordigt semantic search aangedreven door Elastic Technologie de volgende stap in informatieherstel en kennisontdekking. Door de semantische mogelijkheden van Elastic te benutten, kunnen bedrijven hun zoekervaringen naar nieuwe hoogten tillen, innovatie, efficiëntie en succes stimuleren in het digitale tijdperk.

Implementeer semantic search met Elk Factory en ontdek het potentieel van uw data.

Het bericht Zoekefficiëntie verbeteren met semantic search en Elastic technologie verscheen eerst op Elk Factory.

Elasticsearch

At the heart of the Elastic stack, Elasticsearch provides some new improvements for vector search and AI-powered search.

Elasticsearch also brings the new ingest pipeline processor, named “reroute”. It allows to determine per document in which index it needs to be stored.

Time series indices also got an improvement. Now also optimized for metrics data, it’s possible to achieve up to 90% reduction in size.

Further iterating on the Health report API introduced in 8.7, the endpoint now also includes shards capacity, which will show a yellow state if there are less than ten shards available under the cluster’s configured limit, and red when there are fewer than five available.

ENTERPRISE SEARCH

Elastic has been working on a new Machine Learning model called the Learned Sparse Encoder model, which is a big improvement for semantic search. The goal of semantic search is to search content by its meaning rather than just matching text or keywords. The model that’s making this possible is now available in technical preview.

Over the course of the last few releases, Elastic has been expanding on its content connectors to ingest data in Enterprise search. With 8.8, new connectors such as MongoDB, MySQL, Postgres, and Microsoft SQL connectors are now generally available, along with the Python framework for writing your own connectors.

Enterprise Search now provides out-of-the-box behavioral analytics dashboards so it’s now even easier to see whether frequently used search terms are returning relevant results.

OBSERVABILITY

The most important highlight in the Observability department is the general availability of Synthetic Monitoring. It complements the already existing suite of log and monitoring solutions by adding support for site reliability workflows in the form of end-to-end functional and full browser tests. In modern application solutions, this becomes crucial, as certain levels of availability and resiliency need to be maintained.

To top it all off, Synthetic Monitoring tests are written as code using the Playwright testing framework. This allows you to manage your monitors as code in version control. This has added benefits, such as enabling you to first verify in a staging environment before continuing to production or providing the opportunity to centralize your test code.

Cybersecurity

Elastic Security brings an improved alert triage, which allows to group and filter security alerts. This allows us to better manage and prioritize countless alerts that come in every day.

To improve the MTTR (mean time to react), 8.8 adds the execute response action, allowing you to remotely execute commands without the need to physically access the host.

The new release is also adding a data quality dashboard to let you quickly check whether your data is aligned with the Elastic Common Schema by displaying a list of mapping conflicts per index. In addition to that, it also shows disk usage across differrent indices.

Container Workload Protection is a new beta feature which focuses on three fronts:

– Detecting unique threats against containerized environments

– Detecting changes in container file systems

– Locking down containers upon unauthorized access

As a final feature in the security department, Cloud Native Vulnerability Management provides beta support against security risks in Cloud workloads.

KIBANA

Last but not least, Kibana also has a few new features in store. It is now possible to use Kibana in dark mode. In addition, the new version also allows to use custom branding such as a logo, organization name, and browser icon.

For Machine Learning, the Discover view now allows to run pattern analysis directly and for alerts, it’s now possible to plan maintenance windows to reduce incoming alerts and notifications.

Het bericht Elastic 8.8 verscheen eerst op Elk Factory.