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索引、搜索、筛选、应用基于角色的访问控制——针对文本、嵌入、地理、时间序列或元数据
通过将数据转换为密集向量,捕获数据的含义、上下文和关联。创建嵌入博文
POST _inference/my-e5-endpoint { "input": "How many adult mallard ducks fit in an american football field?" }
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{
"input": "How many adult mallard ducks fit in an american football field?"
}
高品质社区
从提示到产品,这些组织都信任 Elastic 来构建下一代搜索
客户聚焦
Reed 是英国最大的招聘机构,它利用 Elasticsearch 中的向量嵌入将求职者和雇主联系起来。
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Stack Overflow 将人类专家的智慧与生成式人工智能相结合,加快了从开发人员知识 库中检索可靠信息的速度。
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Adobe 可以扩展、管理多种用例,并将机器学习功能与 Elastic 结合使用。
向量数据库超集
根据您想要打造的向量搜索体验来选择向量数据库。
其他向量数据库
Elasticsearch
灵活的文档模型
部分支持
全面支持(免费)
安全存储(文档和字段级安全性)
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处理结构化和非结构化数据
部分支持
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采集工具(客户端、网络爬虫*、连接器*、*推理管道*)
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实时文档和元数据更新
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用于优化向量存储的语义文本
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存储嵌入(默认为 int8,可选 float、int4、bit 和 BBQ)
全面支持
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生成嵌入
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搜索嵌入(向量搜索)
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全文本搜索(BM25)
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原生混合搜索(BM25 + 向量搜索)
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筛选、分面搜索、聚合
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搜索自动完成
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针对多种数据类型(文本、向量、地理位置等)进行优化
部分支持
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跨集群搜索
部分支持
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支持多种嵌入模型类型
部分支持
全面支持(付费)
内置语义搜索模型(默认为 ELSER,E5 适用于多语言用例)
不支持
全面支持(付费)
内置重排序模型和学习如何排序
不支持
全面支持(付费)
管道查询(ES|QL)
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全面支持(免费)
可观测性工具 (Kibana)
不支持
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AI Assistant
不支持
全面支持(付费)
Search UI 组件
不支持
全面支持(免费)
常见问题
向量数据库将信息存储为向量,向量是数据对象的数字表示,也称为向量嵌入。它利用向量嵌入技术,在海量结构化、非结构化和半结构化数据(如图像、文本、视频和音频)中进行多模态搜索。向量数据库专为管理向量嵌入而构建,因此可为数据管理提供完整的解决方案。
向量嵌入使用机器学习模型将文本转化为数字,让您可以执行向量搜索。通过将数据转换为向量,嵌入可以更容易地比较、搜索和分析空间中项目之间的相似性。
向量数据库可实现本地部署和云环境之间的无缝数据迁移,并为向量嵌入提供存储空间,从而提供大规模搜索的效率。向量数据库擅长相似性搜索,可以让您轻松找到相关项目,这对于推荐系统、图像搜索和内容发现至关重要。借助语义搜索功能,它们不只停留在关键词的简单匹配上,而是能够根据词语的意义和上下文环境来提供搜索结果。通过存储向量嵌入,它们可以支持人工智能和机器学习应用程序,从而更容易部署 NLP 和推荐模型。
是的,Elasticsearch 是世界上部署最广泛的开源向量数据库,为您提供大规模、高效地创建、存储和搜索向量嵌入的有效方法。借助 Elastic 的企业级向量数据库,即使数据快速变化,您也可以实现快速查询时间和最佳性能。它可根据扩展进行构建,在简化开发流程的同时提供相关的个性化搜索结果。