Der Anwendungsfall: wie Canals Elastic Cloud einsetzt
Canals, which builds AI for wholesale distributors, uses Elastic Cloud to run a hybrid product-matching engine that combines keyword, dense vector, and sparse vector retrieval in a single index. Customer requests such as emails, PDFs, and spreadsheets are matched to the right catalog product, with a downstream ranking layer narrowing candidates to the top results.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Elastic Cloud. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
In roughly 90% of cases the system is confident enough that it does not show a list at all
serving on the order of 400,000 queries a day
On the products that do exist, recall reached 98%
Precision starts above 75% from the first interactions and climbs over a couple of weeks of usage
In den Worten des Kunden
Elasticsearch never blocked anything or slowed anything down. It let us run all of our experiments and all of our iterations and get to where we are today, and we're still iterating. Elasticsearch makes that easy. We could focus on building search rather than maintaining clusters.Weitere Unternehmen, die Elastic Cloud nutzen
Kunden aus allen Branchen, mit öffentlichen Belegen.
DockerBestätigt
SovrenBestätigt
TinderBestätigt
InkeepSelbst angegeben
TavilySelbst angegeben
AudiBeobachtetDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Elastic Cloud. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
elastic.co- Zuletzt geprüft
- 13. Nov. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 63% to 96%Geprüft
Die Zahl steht auf der Seite; ihre Beschriftung ist unsere Formulierung.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Canals.
- Canals nutzt Elastic CloudGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Canals, which builds AI for wholesale distributors, runs a hybrid keyword-and-vector product-matching engine on Elasticsearch that lifted top-3 match accuracy from 63% at launch to 96% today, with roughly 90% of matches now resolved without a human ever picking from a list.