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Entwickler-Einblicke und praktische Anleitungen von unseren Experten, um Ihr Sucherlebnis zu inspirieren und zu verbessern
Schutz sensibler und personenbezogener Daten in RAG mit Elasticsearch und LlamaIndex
Wie man sensible Daten und personenbezogene Daten in einer RAG-Anwendung mit Elasticsearch und LlamaIndex schützt.
Bewertung der Suchrelevanz Teil 1 – Der BEIR-Benchmark
Lernen Sie, Ihr Suchsystem im Zusammenhang mit einem besseren Verständnis des BEIR-Benchmarks zu bewerten, mit Tipps und Techniken zur Verbesserung Ihrer Suchbewertungsprozesse.
Elasticsearch vs. OpenSearch: Vergleich der Leistung bei der Vektorsuche
Elasticsearch ist standardmäßig bei der Vektorsuche 2 bis 12 Mal schneller als OpenSearch
Vektorähnlichkeitsmaße und Bewertung
Erkunden Sie Vektorähnlichkeitsmaße und Bewertungsmethoden in Elasticsearch, einschließlich L1- und L2-Distanz, Kosinusähnlichkeit, Skalarproduktähnlichkeit und maximaler Skalarproduktähnlichkeit.
Die Entwicklung des Elasticsearch .NET-Clients: Von NEST zu Elastic.Clients.Elasticsearch
Erfahren Sie mehr über die Entwicklung des Elasticsearch .NET-Clients und den Übergang von NEST zu Elastic.Clients.Elasticsearch.
RAG (Retrieval Augmented Generation) mit LlamaIndex, Elasticsearch und Mistral
Lernen Sie, wie Sie ein RAG-System (Retrieval Augmented Generation) mit LlamaIndex, Elasticsearch und lokal ausgeführtem Mistral implementieren.
Von ES|QL zu PHP-Objekten
Lernen Sie, wie Sie ES|QL-Abfragen in PHP ausführen und verwalten. Folgen Sie dieser Anleitung, um ES|QL-Ergebnisse einem PHP-Objekt oder einer benutzerdefinierten Klasse zuzuordnen.
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.
Skalarquantisierung in Lucene verstehen
Erfahren Sie, wie Elastic die Skalarquantisierung in Lucene eingeführt hat, einschließlich automatischer Byte-Quantisierung, Quantisierung pro Segment und Einblicken in die Leistung.
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.
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.
Führen Sie Textabfragen mit dem Elasticsearch Go-Client durch.
Lernen Sie anhand eines praktischen Beispiels, wie Sie mit dem Elasticsearch Go-Client herkömmliche Textabfragen in Elasticsearch durchführen.