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.
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.
Wenn TSDS auf ILM trifft: Gestaltung von Zeitreihendatenströmen, die verspätete Daten nicht ablehnen
Interaktion zwischen den Zeitgrenzen von TSDS und den ILM-Phasen und Erstellung von Richtlinien, die verspätet eintreffende Metriken tolerieren.
LINQ to Elasticsearch ES|QL: C# schreiben, Elasticsearch abfragen
Erkundung des neuen LINQ to Elasticsearch ES|QL-Providers im Elasticsearch .NET-Client, mit dem Sie C#-Code schreiben können, der automatisch in ES|QL-Abfragen übersetzt wird.
Schnell vs. genau: Messung der Recall-Rate bei der quantisierten Vektorsuche
Eine Erklärung, wie der Recall für die Vektorsuche in Elasticsearch mit minimalem Aufwand gemessen werden kann.
Adaptive vorzeitige Beendigung für HNSW in Elasticsearch
Einführung einer neuen adaptiven Strategie zur vorzeitigen Beendigung von HNSW in Elasticsearch.
Die Vektorsuche in Elasticsearch ist bis zu 8-mal schneller als in OpenSearch
Analyse von Benchmarks zum gefilterten Vektorsuchen: OpenSearch und Elasticsearch im Vergleich – und warum die Performance des Vektorsuchens für kontextoptimierte Systeme entscheidend ist.
Bis zu 12 Mal schnellere Vektorindizierung in Elasticsearch mit NVIDIA cuVS: GPU-Beschleunigung Kapitel 2
Entdecken Sie, wie Elasticsearch mit GPU-beschleunigter Vektorindizierung und NVIDIA cuVS einen fast 12-mal höheren Indizierungsdurchsatz erzielt.
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.
Verbesserung der Relevanz mehrsprachiger Einbettungsmodelle durch hybrides Such-Reranking
Erfahren Sie, wie Sie die Relevanz der Suchergebnisse des E5-Multilingual-Embedding-Modells mithilfe des Cohere-Rerankers und der Hybridsuche in Elasticsearch verbessern können.
Bereitstellung eines mehrsprachigen Einbettungsmodells in Elasticsearch
Erfahren Sie, wie Sie ein mehrsprachiges e5-Einbettungsmodell für die Vektorsuche und den sprachübergreifenden Abruf in Elasticsearch bereitstellen.