生成式AI革命已持续三年，但AI的有效性受到“上下文差距”的限制。企业拥有丰富的数据——分散在文档、数据库、Slack消息、ERP和CRM工具以及无数其他系统中——但对于缺乏员工专业知识和内部知识的AI模型来说，这些数据很大程度上难以理解。没有正确的上下文，AI模型难以保证相关性，常常产生不准确或“幻觉”的响应。上下文工程旨在解决一个根本问题：在正确的时间以正确的格式提供正确的信息，使AI代理能够执行复杂的、特定于用例的任务。
如今，我们很高兴地宣布，Contextual AI正式加入Elastic AI生态系统——这是一套与Elasticsearch上下文工程平台和向量数据库集成的全面AI技术和工具。Contextual AI加入Elastic AI生态系统，旨在通过Elasticsearch开放推理API，向开发者提供其先进的模型。此次集成还使Elasticsearch Serverless能够作为Contextual AI的原生数据存储。
Contextual AI平台由检索增强生成（RAG）的先驱创立，提供了一个全面的上下文工程平台，用于快速构建开箱即用、具有卓越准确性的AI代理。该平台从混乱、非结构化和复杂的知识中提取企业上下文，提供可操作的情报——这是构建真正能够理解并推理特定领域数据的AI代理的关键一步。寻求更多控制和灵活性的开发者还可以访问用于文档解析、重新排序、基于事实的生成以及大型语言模型（LLM）评估的各个模型，以改进他们现有的RAG系统。
Elasticsearch是部署最广泛的向量数据库，也是上下文工程的最佳相关性引擎。它为数十亿的嵌入向量提供快速、可扩展的检索，并将向量、文本和元数据统一在一个高效的数据存储中。随着代理和AI系统变得越来越复杂，上下文工程确保它们能够在正确的时间访问并推理正确的信息。Elasticsearch通过混合搜索来实现这一点，该搜索融合了语义、词法和重新排序能力，将响应建立在最相关的上下文中。其开放的、可用于生产的架构使其成为大规模构建可靠、上下文驱动的AI应用的理想基础。
通过将Contextual AI用于构建专业RAG代理的端到端上下文工程平台，与某中心的强大向量数据库和统一的Elasticsearch平台相结合，我们正在解决AI开发中最紧迫的挑战：上下文相关性和运营规模。
相关性一直是Elasticsearch的核心，这次合作将这一优势带入了代理式AI时代。通过将某中心的混合搜索和向量数据库与Contextual AI的上下文工程平台相结合，开发者获得了一个功能丰富的统一体验，可以在准确的企业上下文中落地他们的代理，而无需增加复杂性。这是在使AI既可用于生产又可扩展方面迈出的有力一步。
此次合作创造了一个无缝的工作流程，结合了Contextual AI的上下文RAG代理，以智能编排和微调从由Elastic驱动的大规模多模态知识库中的检索。这一联合解决方案使开发者能够：
实现前所未有的准确性：通过使用Contextual AI的上下文工程平台和某中心的混合搜索，代理可以检索并推理最复杂的企业数据，包括财务报告、法律文件和工程规范。这确保了响应不仅相关，而且完全基于公司自身的知识库。
加速产品上市时间：结合的平台消除了拼凑零散技术的需求，简化了流程以实现无缝工作流。开发者可以使用一个统一的系统来比以往更高效地构建、评估和部署专业的AI代理。
自信地扩展：Contextual AI和某中心都是为企业构建的，提供灵活的部署选项、强大的安全控制和基于角色的访问控制。这确保了即使是金融服务和医疗保健等受监管最严格的行业，也能部署强大的、具有上下文感知能力的AI解决方案。
增强完整的开发生命周期：从使用Contextual AI管道进行数据摄取和解析，到使用某中心的向量数据库进行搜索和检索，此次合作为现代AI开发者提供了一个完整的端到端解决方案。这包括监控和故障排除AI应用的能力，确保它们以最佳性能运行。
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