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Kibana, l'outil d'analytique et de création de visualisations intégré à Elastic, vous offre l'accès à vos données de recherche sous forme de tableaux de bord qui aident vos équipes à monitorer les performances, à détecter les problèmes, à suivre les modèles, à repérer les tendances et à optimiser l'expérience de recherche.

Appuyez-vous sur les derniers progrès réalisés en matière de Machine Learning et d'intelligence artificielle générative grâce à un ensemble puissant d'outils de recherche, comme la base de données vectorielle, la recherche sémantique, la classification de texte, l'annotation des données, PyTorch et Hugging Face afin d'entraîner des modèles pour vos ensembles de données. Vous avez des modèles de transformateur NLP ? Intégrez-les directement à Elasticsearch pour rapidement les prendre en main.

Utilisez des connecteurs natifs pour les bases de données et des clients de connecteur pour les applications SaaS populaires, un robot d'indexation, les chargements de fichiers JSON ou nos API extensibles pour ingérer toutes vos autres données, peu importe leur structure ou leur emplacement. Utilisez aussi les fonctionnalités standard avec les données déjà stockées dans Elasticsearch.

Elasticsearch Relevance Engine fournit des fonctionnalités avancées de classement de la pertinence. Mais pas seulement ! Servez-vous des différents outils qu'il propose pour concevoir des applications de recherche basée sur l'IA. Optimisez en temps réel la pertinence et la personnalisation en contexte avec le réglage de la précision, les pondérations, les boosts et la promotion automatisée des résultats de recherche avec le Machine Learning.

Avec plus de 50 régions (et plus à venir) sur AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud, vos données peuvent se trouver là où vous en avez besoin. Choisissez une exécution en local, sur des clouds multiples ou sur un environnement de cloud hybride qui correspond à vos besoins, le tout sans compromis sur les fonctionnalités ou les performances.

Créez ou intégrez rapidement des expériences de recherche personnalisées à l'aide de composants de code déjà existants. Placez une barre de recherche prête à l'emploi, un outil de suggestions, des filtres, des facettes et une recherche en langage naturel pour offrir aux utilisateurs la facilité d'utilisation qu'ils attendent désormais.