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SAN FRANCISCO - A Elastic (NYSE:ESTC), uma provedora de tecnologia de busca com capitalização de mercado de US$ 9,2 bilhões e crescimento robusto de receita de 17% ano a ano, lançou dois novos aprimoramentos de busca vetorial destinados a melhorar o desempenho e reduzir custos para aplicações de IA, segundo comunicado divulgado pela empresa.
A provedora de tecnologia de busca, que mantém uma saudável margem de lucro bruto de 74,5% e forte posição de liquidez de acordo com dados do InvestingPro, introduziu o ACORN, um algoritmo de filtragem para consultas vetoriais, junto com a Better Binary Quantization (BBQ) como método padrão para vetores densos de alta dimensão no Elasticsearch 9.1.
O ACORN integra a filtragem diretamente no processo de busca, permitindo definição flexível de filtros no momento da consulta, mesmo após a ingestão de documentos. A empresa afirma que, em benchmarks, o ACORN oferece desempenho até cinco vezes mais rápido para buscas vetoriais filtradas sem comprometer a precisão.
O método de quantização BBQ, agora definido como padrão para vetores densos de 384 dimensões ou mais, proporciona aproximadamente 32 vezes mais compressão enquanto melhora a qualidade de classificação. Quando testado em conjuntos de dados BEIR padrão da indústria, o BBQ superou a busca tradicional baseada em float32 em nove de dez casos usando a métrica NDCG@10 para precisão de classificação. Para insights mais profundos sobre as inovações tecnológicas e desempenho financeiro da Elastic, descubra mais com o InvestingPro, que oferece análise exclusiva e 6 ProTips adicionais para decisões de investimento informadas.
"O ACORN para consultas vetoriais filtradas e a Better Binary Quantization padrão representam uma mudança significativa em desempenho e eficiência", disse Ajay Nair, gerente geral de Plataforma da Elastic, no comunicado à imprensa.
Esses aprimoramentos foram projetados para ajudar desenvolvedores a construir aplicações de IA capazes de executar consultas complexas com menor latência, reduzindo requisitos de memória e custos de infraestrutura.
As novas capacidades estão disponíveis no Elasticsearch 9.1, com documentação acessível através do site da empresa.
Em outras notícias recentes, a Elastic anunciou que seu serviço Elastic Cloud Hosted alcançou o status FedRAMP High "Em Processo" no AWS GovCloud (US), marcando um passo significativo no suporte a cargas de trabalho sensíveis do governo federal dos EUA. Esta designação requer mais de 400 controles de segurança para proteger ambientes em nuvem que lidam com informações sensíveis. Enquanto isso, os resultados do quarto trimestre fiscal da Elastic mostraram desempenho misto, com um setor federal mais fraco afetando os ganhos, levando analistas do Citi a reduzir seu preço-alvo de US$ 160 para US$ 125, mantendo a classificação de Compra. Da mesma forma, a Canaccord Genuity ajustou seu preço-alvo para US$ 110 de US$ 135, citando potencial de alta devido ao que consideram orientação conservadora.
A Monness, Crespi, Hardt elevou a classificação das ações da Elastic de neutra para compra, estabelecendo um preço-alvo de US$ 111, observando o desempenho inferior da empresa em comparação com ações de tecnologia impulsionadas por IA. A DA Davidson manteve a classificação Neutra e um preço-alvo de US$ 75, apesar do crescimento de receita da Elastic ter superado as expectativas, já que a previsão de receita ficou abaixo do consenso. A administração expressou otimismo sobre a execução de vendas e identificou a IA Generativa como uma potencial área de crescimento. Esses desenvolvimentos destacam os esforços contínuos da Elastic para navegar pelos desafios do mercado e capitalizar oportunidades emergentes.
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