ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

От суда к коду: создайте агентского помощника RAG с помощью Elasticsearch

Автор: Elastic

Загружено: 2025-10-16

Просмотров: 831

Описание: Хотите узнать, что на самом деле требуется для создания умного ИИ-помощника? Как насчёт того, который поможет вам делать правильные выборы в фэнтези-баскетболе?

В этом прямом эфире мы покажем, как мгновенно активировать и запустить высокопроизводительного ИИ-агента с помощью Elastic Agent Builder, а также покажем, как он помогает в реальных ситуациях, например, для более разумного выбора игроков.

Присоединяйтесь к JD Armada, специалисту по разработке, на 20-минутный сеанс программирования в режиме реального времени, чтобы узнать о:

Активации Agent Builder: Включение Agent Builder в бессерверной среде Elastic без дополнительной настройки инфраструктуры
Подготовке данных: Загрузка и индексация набора данных NBA непосредственно в Elastic, а также автоматическое определение схемы данных

ESQL как инструмент: Регистрация мощных ESQL-запросов (средних значений, сравнений) в качестве специализированных инструментов, которые агент использует для получения точных ответов
Внешней интеграции: Предоставление доступа к агенту через MCP для его вызова и повторного использования внешними приложениями и другими LLM-программами (например, Claude Desktop)
Генерации информации: Создание собственного агента для ответа на сложные и важные вопросы, например: «Кто лучше подходит для моей фэнтези-команды, Леброн или Карри?»

Ключевые моменты:
Демонстрация работы ИИ-помощника, который возвращает сравнительные данные в режиме реального времени на основе статистики
Узнайте, как использовать агента как сервис MCP для бесперебойной внешней интеграции в рамках вашей организации
Наблюдение за процессом рассуждений агента с помощью встроенных трассировок вызовов инструментов и структурированных ответов

00:00 Введение и программа
00:40 Зачем создавать агентского помощника RAG
02:47 Устранение ограничений LLM с помощью Elasticsearch и Agent Builder
05:37 Контекстная инженерия и релевантность
07:00 Настройка Agent Builder и импорт данных
12:27 Создание пользовательских инструментов для фэнтези-баскетбола
20:53 Сборка и настройка агента NBA Fantasy Assistant
24:29 Сравнение игроков во встроенном чате
27:07 Интеграция с Claude Desktop через MCP
28:08 Подведение итогов, вопросы и ответы и закрытие

Ресурсы:
Получите набор данных для этого сеанса: https://github.com/elastic/elastic-co...
Блог Search Labs Elastic для разработчиков и специалистов по данным: https://www.elastic.co/search-labs/bl...

Если вы хотите быстро развернуть мощные ИИ-агенты, основанные на данных, этот семинар для вас. Присоединяйтесь к чату, следите за новостями и узнайте, на что способен Elastic Agent Builder.

👍 Ставьте лайки, делитесь и подписывайтесь на новые семинары Elasticsearch по программированию!

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
От суда к коду: создайте агентского помощника RAG с помощью Elasticsearch

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Блэкаут в Одессе, чем закончились переговоры в Берлине, последствия репарационного кредита. 15.12

Блэкаут в Одессе, чем закончились переговоры в Берлине, последствия репарационного кредита. 15.12

Разработка с использованием MCP и API Claude

Разработка с использованием MCP и API Claude

How to build an advanced semantic search engine with hybrid search | Elasticsearch Coding Sessions

How to build an advanced semantic search engine with hybrid search | Elasticsearch Coding Sessions

MCP vs API: Simplifying AI Agent Integration with External Data

MCP vs API: Simplifying AI Agent Integration with External Data

System Design Concepts Course and Interview Prep

System Design Concepts Course and Interview Prep

Краткий обзор новой версии n8n 2.0  🚀

Краткий обзор новой версии n8n 2.0 🚀

Военное положение в РФ? / Решение Минобороны

Военное положение в РФ? / Решение Минобороны

Model Context Protocol (MCP) Explained for Beginners: AI Flight Booking Demo!

Model Context Protocol (MCP) Explained for Beginners: AI Flight Booking Demo!

Embracing failure and chaos to improve system reliability and SRE team performance

Embracing failure and chaos to improve system reliability and SRE team performance

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ

Создавайте лучшие веб-приложения с Blazor в .NET 10

Создавайте лучшие веб-приложения с Blazor в .NET 10

Как создать контекстно-зависимый ИИ с помощью LLM, RAG и MCP

Как создать контекстно-зависимый ИИ с помощью LLM, RAG и MCP

Multi-Agent Orchestration with AWS Bedrock Agents

Multi-Agent Orchestration with AWS Bedrock Agents

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом

Структура агента: строительные блоки для следующего поколения агентов ИИ

Структура агента: строительные блоки для следующего поколения агентов ИИ

Экспресс-курс RAG для начинающих

Экспресс-курс RAG для начинающих

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Cursor AI: полный гайд по вайб-кодингу (настройки, фишки, rules, MCP)

Cursor AI: полный гайд по вайб-кодингу (настройки, фишки, rules, MCP)

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]