Search

借助 Elastic 的内置搜索分析和可视化构建器 Kibana，您可以在可共享的仪表板中访问所有搜索数据，从而帮助您的团队监测性能、查明问题、跟踪模式、识别趋势并优化搜索体验。

借助 Machine Learning 和生成式 AI 在功能上的最新改进，以及一套功能强大的搜索工具（如矢量数据库、语义搜索、文本分类、数据注释、PyTorch 和 Hugging Face），为您的数据集训练模型。已有 NLP 转换器模型？可以将这些模型直接集成到 Elasticsearch 中，以便快速开始使用。

使用面向数据库的原生连接器，以及面向常用 SaaS 应用程序的连接器客户端、网络爬虫、JSON 文档上传或我们的可扩展 API，可采集所有其他数据，无需考虑数据的结构或存储位置。此外，还可以使用开箱即用型的功能来操作 Elasticsearch 中存储的数据。

使用 Elasticsearch Relevance Engine，应用业界领先的高级相关性排名功能，构建 AI 搜索应用。通过 Machine Learning 提供支持的精确度调优、权重、提权和搜索结果自动提升名次，实时优化上下文相关性和个性化。

AWS、Microsoft Azure 或 Google Cloud 覆盖 50 多个区域（并且还在不断增加），您可以将数据存储在自己需要的地方。无论您是选择在本地、多云或能满足您需求的混合云环境中运行部署，丝毫都不会影响到功能或性能。

使用开放代码的预构建组件，快速构建定制或嵌入式的搜索体验。使用现成的搜索栏、自动建议、筛选器、分面搜索和自然语言搜索开展工作，用户可尽享他们所期待的现代易用性。