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Entwickler-Einblicke und praktische Anleitungen von unseren Experten, um Ihr Sucherlebnis zu inspirieren und zu verbessern
Das Shell-Tool ist kein Allheilmittel für Kontext-Engineering
Erfahren Sie, welche Tools zur Kontextsuche für das Kontext-Engineering existieren, wie sie funktionieren und welche Nachteile sie mit sich bringen.
Elasticsearch-Replikate für den Lastausgleich in Serverless
Erfahren Sie, wie Elastic Cloud Serverless die Indexreplikate automatisch an die Suchlast anpasst und so eine optimale Abfrageleistung ohne manuelle Konfiguration gewährleistet.
Die Verwendung der Elasticsearch Inference API zusammen mit Hugging Face-Modellen
Erfahren Sie, wie Sie Elasticsearch mithilfe von Inferenz-Endpoints mit Hugging Face Modellen verbinden und ein mehrsprachiges Blog-Empfehlungssystem mit semantischer Suche und Chat-Abschlüssen erstellen.
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.
Die Gemini CLI-Erweiterung für Elasticsearch mit Tools und Fähigkeiten
Wir stellen die Erweiterung von Elastic für Googles Gemini CLI vor, mit der Elasticsearch-Daten in Entwickler- und agentischen Workflows gesucht, abgerufen und analysiert werden können.
Agent Skills für Elastic: Verwandeln Sie Ihren KI-Agenten in einen Elastic-Experten
Geben Sie Ihrem KI-Coding-Agenten mit Elastic Agent Skills das Wissen zum Abfragen, Visualisieren, Absichern und Automatisieren.
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.
Adaptive vorzeitige Beendigung für HNSW in Elasticsearch
Einführung einer neuen adaptiven Strategie zur vorzeitigen Beendigung von HNSW in Elasticsearch.
Common Expression Language (CEL): Wie CEL-Eingaben die Datenerfassung in Elastic Agent-Integrationen verbessern
Erfahren Sie, wie sich die Common Expression Language von anderen Programmiersprachen unterscheidet, wie wir sie für CEL-Eingaben von Filebeat erweitert haben und welche Flexibilität sie Ihnen bietet, um Ihre Datenerfassungslogik in Elastic Agent-Integrationen auszudrücken.
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.
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.
jina-embeddings-v5-text: Kompakte, hochmoderne Texteinbettungen für Suchen und intelligente Anwendungen
Einführung der jina-embeddings-v5-text-Modelle, darunter jina-embeddings-v5-text-small und jina-embeddings-v5-text-nano, sowie eine Erklärung zur Nutzung dieser mehrsprachigen Einbettungsmodelle über den Elastic Inference Service (EIS).