Elasticsearch ist eine empfohlene Vektordatenbank im validierten Design der NVIDIA Enterprise AI Factory

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Elastic ist jetzt in das NVIDIA Enterprise KI Factory Validated Design integriert, um Nutzern eine empfohlene Vektordatenbank für ihre lokalen KI-Fabriken bereitzustellen. Das validierte Design bietet Unternehmen ein Framework für den Aufbau und die Bereitstellung von On-Prem-AI-Factorys.

Referenzdesign mit Elasticsearch-Vektordatenbank für den Anwendungsfall der multimodalen Retrieval Augmented Generation (RAG)
Elasticsearch-Vektordatenbank für den Anwendungsfall der multimodalen Retrieval Augmented Generation (RAG)

Elasticsearch: Die unternehmensreife Vektordatenbank für die NVIDIA AI Factory

Das validierte Design kombiniert NVIDIA-beschleunigtes Computing und KI-Software für eine optimierte Bereitstellung von KI-Modellen, multimodale Datenextraktion und Einbettungserzeugung mit Elasticsearch – einer bewährten Vektordatenbank im großen Maßstab zum Speichern und Suchen all Ihrer KI-Daten. Kunden können Elasticsearch in NVIDIA AI Factories für agentische KI-Anwendungen mit dem validierten Design nutzen.

Von NVIDIA Enterprise AI Factory validiertes Design mit Elasticsearch hilft Unternehmen, KI-Anwendungen zu beschleunigen, indem es einen vorgefertigten Full-Stack-Blueprint bereitstellt.

Aber die Zusammenarbeit bietet noch mehr – denken Sie an die GPU-beschleunigte Vektorsuche!

Was kommt als Nächstes?

Elastic wird NVIDIA cuVS, eine Open-Source-Bibliothek für GPU-beschleunigte Vektorsuche, verwenden, um ein neues Elasticsearch-Plugin zu erstellen, das die GPU-Beschleunigung in zwei wichtigen Bereichen ermöglicht:

  1. Indexerstellungszeiten: Durch die Verwendung von NVIDIA-GPUs können Sie die Zeit für die Erstellung und Aktualisierung von Vektorindizes in Elasticsearch verkürzen.

  2. Abfrageleistung: Durch die Nutzung der GPU-Beschleunigung für kNN-Vektorsuchen soll eine geringere Latenz und ein höherer Durchsatz für Ähnlichkeitsabfragen innerhalb von Elasticsearch erreicht werden, um Echtzeit-KI-Anwendungen zu unterstützen.


Diese Zusammenarbeit mit NVIDIA zur GPU-Beschleunigung baut auf den bisherigen Arbeiten des Elastic-Teams zur Optimierung der Vektorsuchleistung durch Techniken wie CPU SIMD, Better Binary Quantization (BBQ) und schnelleres gefiltertes HNSW auf, wodurch Elasticsearch zur bevorzugten Vektordatenbank für Nutzer wird. Bleiben Sie dran für weitere Updates zu Elasticsearch Labs.

Die Entscheidung über die Veröffentlichung der in diesem Blogeintrag beschriebenen Leistungsmerkmale und Features sowie deren Zeitpunkt liegt allein bei Elastic. Es ist möglich, dass noch nicht verfügbare Leistungsmerkmale oder Features nicht rechtzeitig oder überhaupt nicht veröffentlicht werden.

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