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在過去一年半中,生成式 AI 顯著提升了安全分析師的工作效率。大型語言模型(LLMs)作為知識資源,能夠解答與安全相關的各種問題,並幫助使用 Elastic AI 助手的客戶取得驚人成效。
Elastic Search AI 平台提供了解決方案,透過檢索增強生成(RAG)技術,將 LLMs 的知識與 Elasticsearch 集群中的內容結合,構建出簡單直觀的工作流程,讓安全團隊能夠靈活、安全地使用私有數據。接下來,我們將探討此平台的運作方式及其對安全操作的幫助。

在當今競爭激烈的商業環境中,如何有效搜尋和管理大量資料成為企業提升效率的關鍵。Elastic AI 助理解決方案 結合自然語言處理(NLP)與機器學習,提供高效的資料搜尋與運營管理工具。其核心的混合式搜尋技術,將關鍵字搜尋與向量搜尋相結合,實現更精準的資料檢索。
此外,透過整合 AIOps 與 AISecOps 等先進 AI 技術,Elastic AI 助理不僅提升了企業的生產力,還強化了運營效率,幫助企業在瞬息萬變的市場中脫穎而出。

不可否認,生成式 AI(Generative AI / GenAI) 正在重塑 IT 的未來,甚至可能改變整個世界。根據 Forrester 於 2024 年進行的一項調查,有 67% 的 AI 決策者表示,組織計劃在未來一年加大對生成式 AI 的投資。
但問題來了:哪些只是「生成式 AI 熱潮(hype)」?又有哪些才是真正值得長期投入的技術?IT 與企業決策者又該如何分辨真實能力與過度期待之間的差異?
目前的熱潮既令人興奮,也引發不少質疑 ── 從 生成式 AI 如何取得資料、安全機制是否完善,到它對 IT 架構與企業營運的實質影響,都有不同聲音。

OTTO Motors 藉由 Elastic Stack 拓展物聯網使用,包含輕鬆將資料輸入與Kibana 可視化平台的整合,且幫助軟體開發品質保證(development QA)、資訊安全以及為探索性報告建立客製化儀表板,讓公司實現作業自動化。

現在,將資料從 AWS 環境中部署、擷取和遷移到 Elastic 上是件輕而易舉的事情,因此您能快速搜集、儲存和查詢資料。並利用 Elastic Cloud Quick Start(一種自動化的參考部署) 的性能,快速建置和啟用您的環境,將先前複雜的手動程序大幅地縮減至幾個步驟!

Elasticsearch採Apache Lucene搜索和分析引擎,運用JSON文檔格式,提供近即時地存儲、全文搜索和分析數據。Elasticsearch兼俱高可擴充性(Scalability)與可用性(Availability)的特質,與資料處理效能高,近年來深受企業推崇和採用。

關鍵字搜尋找不到你想要的結果?非結構化資料太多,搜尋效率總是受限?AI 時代的搜尋技術不只要快,更要「懂你在找什麼」。這正是 向量搜尋(Vector Search) 和 向量資料庫(Vector Database) 的價值所在。透過向量化的方式,搜尋系統能夠超越傳統關鍵字比對,真正理解使用者的查詢意圖。在本場【Elastic 向量搜尋實戰:語意洞察 x 智慧搜尋指南】工作坊中,我們將深入解析向量搜尋的核心技術與實務應用,帶您掌握 Elastic 如何結合自然語言處理(NLP)與 AI 模型,打造下一代語意搜尋體驗。

此次的研討會藉由 Elasticsearch 機器學習非監督型的功能,DEMO 如何針對過往的資料分析,由系統自動判斷並找出真正的異常點,讓系統異常通知不再成為放羊的孩子!

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根據IDC統計,預計到2020年全球數據量將超過40ZB(相當於4兆GB),約當2011年的22倍,有別於傳統數據處理,企業面對龐大數據量和複雜結構,彰顯企業經營的價值,然Elasticsearch近年來快速崛起,成為企業即時日誌及機器資料分析等資料應用的佼佼者。

蘇黎世保險將資料遷移到 Kubernetes 上的 Elastic Cloud 讓員工快速解決理賠問題。轉移到 Elastic Cloud 大幅簡化了升級和基礎架構調整程序,也利用 Elasticsearch 加速資料洞察、整理與分析客戶資料,專員也能即時解決客戶問題

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來寶集團 (Noble Group),是一家總部位於香港,但在百慕達註冊,在新加坡股票上市的企業集團。主要業務涉及多種自然資源和原材料運輸及加工。eg. 棉花、穀物、咖啡、煤炭、鐵礦石、鋼材、鋁材以及清潔油品等。
ELK 是取自三個開源產品的字首作為縮寫,分別是:Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。而 Elastic Stack 是 ELK 的新一代版本。其中 Elasticsearch 是開源、基於 JSON 的搜尋引擎。Logstash 是資料提取工具,而 Kibana 為視覺化工具。