Kategorie: Vektordatenbank

Markierte Artikel Vektordatenbank

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Fortgeschrittene RAG-Techniken Teil 2: Abfragen und Testen

Diskussion und Umsetzung von Techniken zur Steigerung der RAG-Leistung. Teil 2 von 2, mit Schwerpunkt auf Abfragen und Tests einer erweiterten RAG-Pipeline.

Han Xiang Choong

Erweiterte RAG-Techniken Teil 1: Datenverarbeitung

Diskussion und Umsetzung von Techniken zur Steigerung der RAG-Leistung. Teil 1 von 2, der sich auf die Datenverarbeitungs- und Aufnahmekomponente einer fortschrittlichen RAG-Pipeline konzentriert.

Han Xiang Choong

Elasticsearch vs. OpenSearch: Vergleich der Leistung bei der Vektorsuche

Elasticsearch ist standardmäßig bei der Vektorsuche 2 bis 12 Mal schneller als OpenSearch

Ugo Sangiorgi

Vektorähnlichkeitsmaße und Bewertung

Erkunden Sie Vektorähnlichkeitsmaße und Bewertungsmethoden in Elasticsearch, einschließlich L1- und L2-Distanz, Kosinusähnlichkeit, Skalarproduktähnlichkeit und maximaler Skalarproduktähnlichkeit.

Valentin Crettaz

KI-Plagiat: Plagiatserkennung mit Elasticsearch

Hier erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Elasticsearch auf KI-Plagiate prüfen können. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Anwendungsfällen mit NLP-Modellen und Vektorsuche.

Priscilla Parodi

Verwendung der hybriden Suche für die Gopher-Jagd mit Elasticsearch und Go

Erfahren Sie, wie Sie mit Elasticsearch und dem Elasticsearch Go-Client eine hybride Suche realisieren, indem Sie Keyword- und Vektorsuche kombinieren.

Carly Richmond

Führen Sie eine Vektorsuche in Elasticsearch mit dem Elasticsearch Go-Client durch.

Lernen Sie anhand eines praktischen Beispiels, wie Sie mit dem Elasticsearch Go-Client eine Vektorsuche in Elasticsearch durchführen.

Carly Richmond

Lexikalische und semantische Suche mit Elasticsearch

In diesem Blogbeitrag werden wir verschiedene Ansätze zur Informationsbeschaffung mit Elasticsearch untersuchen, wobei wir uns auf die lexikalische und semantische Suche konzentrieren.

Priscilla Parodi

Erweiterung der Chatbot-Funktionen mit NLP und Vektorsuche in Elasticsearch

Erfahren Sie, wie Vektorsuche und NLP die Fähigkeiten von Chatbots verbessern und wie Elasticsearch diesen Prozess unterstützt.

Priscilla Parodi

Textähnlichkeitssuche mit Vektorfeldern

Dieser Beitrag untersucht, wie Text-Embeddings und der neue Datentyp dense_vector von Elasticsearch zur Unterstützung der Ähnlichkeitssuche verwendet werden können.

Julie Tibshirani

Sind Sie bereit, hochmoderne Sucherlebnisse zu schaffen?

Eine ausreichend fortgeschrittene Suche kann nicht durch die Bemühungen einer einzelnen Person erreicht werden. Elasticsearch wird von Datenwissenschaftlern, ML-Ops-Experten, Ingenieuren und vielen anderen unterstützt, die genauso leidenschaftlich an der Suche interessiert sind wie Sie. Lasst uns in Kontakt treten und zusammenarbeiten, um das magische Sucherlebnis zu schaffen, das Ihnen die gewünschten Ergebnisse liefert.

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