Kategorie: Inside Elastic
Markierte Artikel Inside Elastic
Wie wir Elasticsearch simdvec entwickelten, um die Vektorsuche zu einer der schnellsten weltweit zu machen
Wie wir Elasticsearch simdvec entwickelten, die von Hand optimierte SIMD-Kernel-Bibliothek hinter jeder Vektorsuchanfrage in Elasticsearch.
Ankündigung von Leseberechtigungen für Kibana-Dashboards
Einführung von schreibgeschützten Dashboards in Kibana, die den Erstellern von Dashboards granulare Freigabekontrollen bieten, um die Ergebnisse korrekt zu halten und vor unerwünschten Änderungen zu schützen.
Adaptive vorzeitige Beendigung für HNSW in Elasticsearch
Einführung einer neuen adaptiven Strategie zur vorzeitigen Beendigung von HNSW in Elasticsearch.
Verbessern Sie die Suchleistung mit `best_compression`
Während `best_compression` typischerweise als speichersparendes Feature für Anwendungsfälle wie Elastic Observability und Elastic Security angesehen wird, zeigt dieser Blog seine Wirksamkeit als Hebel zur Leistungsoptimierung bei der Suche.
Bewertung der Relevanz von Suchanfragen mit Bewertungslisten
Erfahren Sie, wie Sie Bewertungslisten erstellen, um die Relevanz von Suchanfragen objektiv zu bewerten und Leistungsmetriken wie den Recall zu verbessern – für skalierbare Suchtests in Elasticsearch.
Konfiguration der rekursiven Segmentierung für strukturierte Dokumente in Elasticsearch
Erfahren Sie, wie Sie rekursives Chunking in Elasticsearch mit Chunk-Größe, Trenngruppen und benutzerdefinierten Trennlisten für eine optimale strukturierte Dokumentenindizierung konfigurieren.
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.
Ihr erster Elastic Agent: Von einer einzelnen Anfrage bis zum KI-gestützten Chat
Erfahren Sie, wie Sie mit dem AI Agent Builder von Elastic spezialisierte KI-Agenten erstellen können. In diesem Blogbeitrag entwickeln wir einen KI-gestützten Finanzagenten.
Erstellung von KI-Agenten-Workflows mit Elasticsearch
Lernen Sie Agent Builder kennen, eine neue KI-Ebene in Elasticsearch, die ein Framework für die Erstellung von KI-Agenten-Workflows bietet und dabei die hybride Suche nutzt, um den Agenten den Kontext zu liefern, den sie zum Denken und Handeln benötigen.
Vektorsuchfilterung: Relevanz beibehalten
Es reicht nicht aus, eine Vektorsuche durchzuführen, um die ähnlichsten Ergebnisse zu einer Suchanfrage zu finden. Um die Suchergebnisse einzugrenzen, ist häufig das Filtern erforderlich. Dieser Artikel erklärt, wie die Filterung bei der Vektorsuche in Elasticsearch und Apache Lucene funktioniert.