Search API＆開発者向けツール
拡張性にすぐれた開発者向けツールキット
高速でフレキシブルなツールと、堅牢なAPI、確かな実力を持つElasticsearchを組み合わせて、チーム独自のSearch AIアプリケーションを開発しましょう。テキスト検索やベクトル検索、ハイブリッド検索、セマンティック検索、その他の機械学習機能をすべて組み込んで、ニーズにぴったりな仕様を構築できます。
Elasticsearchでネイティブに大規模な多言語関連性を実現。Jinaの埋め込みとリランカーは、検索、RAG、AIエージェント向けに30以上の言語で高精度なGPUアクセラレーション推論を提供します。
Jina検索モデルを探索本番環境向けの準備が整ったハイブリッド会話型検索で、強力なRAGおよび会話型検索エクスペリエンスを実現します。
詳しくはこちらElasticsearchを簡単に活用して高度な検索エクスペリエンスを構築する方法を学びます。
詳しくはこちらElasticsearch — 最も広く導入されているベクトル検索
コピーして2分でローカルで試す
curl -fsSL https://elastic.co/start-local | shあらゆる検索エクスペリエンス開発の礎石
Elasticsearchのスピード、スケール、関連性は20年にわたり、開発者たちに厚く信頼されています。クリティカルな検索機能の開発に欠かせないテクノロジーです。
検索拡張生成
ElasticsearchでRAGワークフローを強化
RAGワークフローにElasticを利用して、生成AIエクスペリエンスを強化する方法をご確認ください。独自のデータソースを使ってリアルタイムの情報と簡単に同期し、生成AIから関連性の高い最良の回答を得ることができます。
コンポーザビリティ
セマンティック検索を簡単に
関連する応答を得るために独自のソースからリアルタイムデータを同期し、セマンティック検索を数分で実装します。Jina AIモデルをElastic Inference Service（EIS）または推論APIで使用して、選択したモデルを適用します。次にsemantic_textデータ型のインデックスに接続し、同期して構築を始めます。
レトリバー
レトリバーで抽象化
一般提供（GA）が開始されたレトリバー（標準、kNN、RRF）を使用し、複雑な検索操作を処理します。これらを簡単にレトリバーツリーに統合し、モジュール式で構成可能な検索パイプラインを実現できます。異なる検索戦略をテストし、スコアリングを微調整し、フィルターを適用し、パフォーマンスを最適化しながら、従来のクエリとの下位互換性維持します。
Elasticsearchクライアントを選択
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