Integrazione di componenti di intelligenza artificiale in Elasticsearch

L’integrazione di componenti di intelligenza artificiale in Elasticsearch è stata significativamente avanzata con l’introduzione del Elasticsearch Relevance Engine (ESRE). Questo motore combina algoritmi sofisticati di recupero e modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come GPT-3 e GPT-4, fornendo agli sviluppatori un set completo di strumenti per creare applicazioni di ricerca avanzate. ESRE migliora la rilevanza delle ricerche attraverso diverse funzionalità:

1) Creare applicazioni di ricerca avanzate
2) Che cos’è ESRE e come viene utilizzato in Elasticsearch
3) Un caso concreto

Creare applicazioni di ricerca avanzate

Per creare applicazioni di ricerca avanzate tramite Elasticsearch sono a disposizione i seguenti tools:

1. 1. Ranking Avanzato e Indici Densi: Utilizza funzionalità avanzate di ranking come BM25f e la creazione, memorizzazione e ricerca di indici densi tramite il database vettoriale di Elastic​​.
   2. Elaborazione NLP e Integrazione con Modelli Esterni: Supporta un’ampia gamma di task di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e permette l’integrazione con modelli trasformativi di terze parti, come quelli di OpenAI, per riepiloghi intuitivi basati sui dati dell’utente​​.
   3. Rilevanza e Contestualizzazione: ESRE (Elasticsearch Relevance Engine) migliora la rilevanza della ricerca integrando dati da fonti private, generando e memorizzando vettori di embedding per recuperare contesto tramite ricerca semantica​​.
   4. Supporto alla Privacy e Sicurezza: Include il supporto per il controllo degli accessi basato su ruoli e attributi, assicurando che solo le persone autorizzate possano accedere a determinati dati​​.
   5. Facilità d’Uso e Applicabilità: ESRE è facilmente accessibile e utilizzabile con corpus di ricerca esistenti, senza la necessità di adattamenti o addestramenti specifici​​.
   6. Superamento delle Sfide ML: Affronta le sfide di costo, complessità e risorse richieste dal machine learning, fornendo agli sviluppatori strumenti immediatamente utilizzabili per migliorare la rilevanza della ricerca con contesto semantico​​.

Che cos’è ESRE e come viene utilizzato in Elasticsearch

ESRE, acronimo di Elasticsearch Relevance Engine, è una funzionalità avanzata di Elasticsearch che integra algoritmi sofisticati di recupero e grandi modelli di linguaggio (LLM) per creare applicazioni di ricerca AI altamente rilevanti. Ecco come funziona e come viene utilizzato in Elasticsearch:

Funzionalità di ESRE

1. Algoritmi di Recupero Avanzati: ESRE include algoritmi sofisticati come BM25f, che è un componente critico nella ricerca ibrida, migliorando la rilevanza dei risultati di ricerca.
   Database Vettoriale: Utilizza un database vettoriale per creare, memorizzare e cercare embedding densi, che sono rappresentazioni numeriche di parole, frasi o documenti. Questi aiutano a comprendere i significati delle parole e le loro relazioni.
2. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): ESRE supporta una vasta gamma di compiti NLP, consentendo agli sviluppatori di gestire e utilizzare i propri modelli trasformativi o di integrare modelli di terze parti come GPT-3 e GPT-4.
3. Ricerca Potenziata da ML Senza Addestramento Specifico: Include il modello Learned Sparse Encoder di Elastic, che fornisce ricerca semantica ad alta rilevanza senza la necessità di addestramento o manutenzione specifici.
4. Fusione del Ranking Reciproco (RRF): Combina facilmente recupero sparso e denso usando RRF, permettendo agli sviluppatori di ottimizzare la loro ricerca AI alle esigenze specifiche.
5. Privacy e Sicurezza: Garantisce la privacy e la sicurezza dei dati, supportando controlli di accesso basati su ruoli e attributi.

Utilizzo in Elasticsearch

1. Integrazione con Dati Proprietari: ESRE rende semplice l’integrazione di dati da fonti private, migliorando la rilevanza e contestualizzazione dei risultati di ricerca.
2. Ricerca Semantica: I vettori di embedding migliorano il modello trasformativo, consentendo una ricerca semantica più efficace e specifica.
3. Supporto alla Personalizzazione: Gli sviluppatori possono integrare i propri modelli trasformativi o utilizzare modelli di terze parti per personalizzare ulteriormente la ricerca.
4. Ricerca Ibrida: L’uso di RRF permette una ricerca ibrida, combinando ricerca basata su parole chiave e semantica.
5. Risultati di Ricerca Contestualizzati: ESRE consente di fornire risultati di ricerca contestualizzati, comprendendo meglio l’intenzione dell’utente e fornendo risposte specifiche.

In sintesi, ESRE è una potente aggiunta a Elasticsearch, offrendo agli sviluppatori gli strumenti per creare esperienze di ricerca avanzate, pertinenti e personalizzate, utilizzando il potere dell’AI e del NLP

Un caso concreto

Ecco un esempio concreto che illustra come Elasticsearch e il suo Relevance Engine (ESRE) possono essere utilizzati per migliorare la ricerca di documenti in un contesto legislativo:

Scenario

Immagina di avere un sito web specializzato in documentazione legislativa. Gli utenti di questo sito, principalmente professionisti non specializzati in legge, cercano spesso informazioni specifiche su leggi, regolamenti o casi giuridici.

Obiettivo

Vuoi fornire agli utenti un modo per fare domande in linguaggio naturale e ricevere risposte precise e pertinenti basate sui documenti legislativi nel tuo database.

Implementazione con Elasticsearch e ESRE

1. Caricamento dei Documenti: Carichi tutti i documenti legislativi nel tuo sistema Elasticsearch. Questo include leggi, regolamenti, annotazioni, e forse anche casi giuridici rilevanti.
2. Utilizzo del Database Vettoriale: Utilizzi il database vettoriale di ESRE per analizzare e memorizzare questi documenti sotto forma di embedding densi. Questo processo trasforma i testi in rappresentazioni numeriche che catturano il significato e i contesti delle parole.
3. Integrazione con Modelli di LLM: Integri modelli di linguaggio di grandi dimensioni come GPT-3 o GPT-4 per elaborare le query in linguaggio naturale degli utenti. Questi modelli sono addestrati per comprendere e generare testi umani, il che li rende ideali per interpretare le domande degli utenti e per cercare risposte pertinenti.
4. Ricerca Semantica: Quando un utente fa una domanda, il sistema utilizza sia la ricerca semantica (basata sugli embedding densi) sia la ricerca basata su parole chiave per trovare i documenti più rilevanti. Questo approccio ibrido assicura che la ricerca non si basi solo sulle parole chiave, ma anche sul contesto e sul significato dietro la domanda.
5. Presentazione dei Risultati: I documenti ritenuti più pertinenti vengono poi presentati all’utente. Grazie all’integrazione con LLM, il sistema può anche generare un breve riepilogo o una spiegazione, rendendo i risultati più accessibili per gli utenti non specializzati.

Vantaggi

1. Migliore Comprensione delle Query: Grazie ai modelli LLM, il sistema comprende meglio le query in linguaggio naturale, anche se non sono formulate con termini tecnici precisi.
2. Risultati Più Rilevanti: L’uso di embedding densi e ricerca semantica assicura che i risultati siano rilevanti non solo a livello di parole chiave, ma anche a livello di significato.
3. Esperienza Utente Migliorata: Gli utenti ottengono risposte più precise e contestualizzate, migliorando la loro esperienza sul sito.

Questo esempio mostra come Elasticsearch e ESRE possono essere utilizzati per trasformare un sistema di ricerca documentale in uno strumento potente e intuitivo, particolarmente utile in campi complessi come quello legislativo.

Ovviamente, maggiori dettagli su tutto questo li potrete trovare sul sito ufficiale di Elastic.