Elasticsearch-Vektordatenbank: In Minuten bereitstellen, kostengünstig auf Hunderte Milliarden skalieren
Die schwierigen Aspekte des hybriden Abrufs, bereits erledigt – mit optimierten Standardeinstellungen, Drittanbieter- und nativen Jina AI-Modellen sowie verwalteter GPU-Inferenz, alles sofort einsatzbereit. Erstellen Sie schnelle, skalierbare KI-Apps, keine Infrastruktur.
So messen und verbessern Sie den Elasticsearch-Suchabruf: von 0,43 auf 0,75 mit Hybridsuche
Erfahren Sie, wie Sie den Suchabruf in Elasticsearch messen und verbessern können, indem Sie die lexikalische BM25-Suche mit Jina AI-Vektoreinbettungen kombinieren und dabei die rank_eval-API nutzen, um die Verbesserung mit realen Zahlen zu validieren.
Entitätsauflösung mit Elasticsearch, Teil 4: Die ultimative Herausforderung
Lösung und Bewertung von Herausforderungen bei der Entitätsauflösung in einem äußerst vielfältigen Datensatz zur „ultimativen Herausforderung“, der entwickelt wurde, um Abkürzungen zu verhindern.
Entitätsauflösung mit Elasticsearch & LLMs, Teil 2: Abgleich von Entitäten mit LLM-Bewertung und semantischer Suche
Verwendung semantischer Suche und transparenter LLM-Bewertung zur Entitätsauflösung in Elasticsearch.
Sicherstellung semantischer Präzision mit Mindestscore
Verbessern Sie die semantische Präzision durch die Verwendung von Schwellenwerten für die Mindestscore. Der Artikel enthält konkrete Beispiele für die semantische und hybride Suche.
Erstellung eines ChatGPT-Konnektors mit Elasticsearch zur Abfrage von GitHub-Issues
Erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten ChatGPT-Konnektor erstellen und einen Elasticsearch MCP-Server bereitstellen, der die hybride Suche verwendet, um interne GitHub Issues abzufragen.
Hybride Suche ohne Probleme: Vereinfachte hybride Suche mit Retrievern
Erfahren Sie, wie Sie die hybride Suche in Elasticsearch mit einem mehrfeldrigen Abfrageformat für lineare und RRF-Retriever vereinfachen und Abfragen erstellen können, ohne vorher Kenntnisse über Ihren Elasticsearch-Index haben zu müssen.
Sie wissen schon, Kontext – Teil III: Die Leistungsfähigkeit der hybriden Suche im Kontext-Engineering
Erfahren Sie, wie Sie Kontext-Engineering und hybride Suche nutzen können, um die Genauigkeit der KI-Ausgabe mithilfe von Aggregationen, RBAC und Nicht-Inhaltssignalen zu verbessern.
Sie wissen schon, Kontext – Teil I: Die Entwicklung von hybrider Suche und Kontextgestaltung
Erfahren Sie, wie sich hybride Suche und Kontextgestaltung von lexikalischen Grundlagen weiterentwickelt haben, um die nächste Generation agentenbasierter KI-Workflows zu ermöglichen.
Multimodale Suche nach Berggipfeln mit Elasticsearch und SigLIP-2
Lernen Sie, wie Sie die multimodale Suche von Text zu Bild und von Bild zu Bild mithilfe von SigLIP-2-Einbettungen und der Elasticsearch kNN-Vektorsuche implementieren. Projektschwerpunkt: Auffinden von Fotos des Gipfels des Mount Ama Dablam während einer Everest-Trekkingtour.
Experimente zur Verbesserung von Agentic AI-Tools für Elasticsearch
Erfahren Sie, wie wir die Arbeitsabläufe von KI-Agenten für Elasticsearch durch iterative Experimente verbessert haben, indem wir lineare Retriever, hybride Suche und semantic_text für eine skalierbare RAG-Optimierung kombiniert haben.
Hybride Suche neu betrachtet: Einführung des linearen Retrievers in Elasticsearch!
Entdecken Sie, wie der lineare Retriever die hybride Suche durch die Nutzung gewichteter Scores und MinMax-Normalisierung für präzisere und konsistentere Rangfolgen verbessert, und lernen Sie, wie Sie ihn verwenden.