La base de datos vectorial open source más ampliamente desplegada

Descubre por qué Elasticsearch es el estándar.

¿Qué debería hacer tu base de datos vectorial para ti?

  • Búsqueda vectorial: contexto, intención, relaciones

    La búsqueda de similitud puede devolver los resultados correctos, incluso cuando las palabras no coinciden del todo.

  • Búsqueda híbrida: precisión + flexibilidad

    La búsqueda por palabras clave es precisa. La búsqueda vectorial tiene matices. La búsqueda híbrida combina ambas.

  • Vectores dispersos vs. densos: rápido y eficiente

    La expansión de texto disperso y las coincidencias de significado denso son perfectas para búsquedas abiertas y del mundo real.

  • Filtros, clasificación, reclasificación: relevancia con contexto

    Los filtros reducen el alcance, la clasificación encuentra la señal; ambos son problemas difíciles, pero una pura delicia cuando se hacen bien.

Elasticsearch: más que solo vectores, amado por los desarrolladores

No hay brechas ni vulnerabilidades: todo funciona en conjunto, porque se desarrolló así

  • Búsqueda híbrida que entiende todo

    La búsqueda híbrida de Elasticsearch combina la búsqueda léxica, modelos de AI de terceros o nativos de Jina AI para la búsqueda semántica, datos geográficos, metadato y mucho más en una sola llamada a la API. Clasifica los resultados por significado, precisión y contexto.

  • Facetas y filtros, sin retrasos

    Filtros y facetas que se ejecutan rápidamente, incluso a escala: sin ralentizaciones ni exploraciones de índice completas. Elastic combina la recuperación de aNN con filtros para crear el alcance adecuado, sin importar la escala.

  • Inferencia nativa de GPU con modelos de Jina AI

    Elastic Inference Service (EIS) ofrece inferencia por GPU directamente en Elasticsearch para impulsar flujos de trabajo de IA rápidos y escalables mediante el uso de modelos de Jina AI integrados, con la flexibilidad de conectarse a los modelos que ya usas a través de la API de inferencia.

  • Más vectores, menos memoria, sin concesiones

    Better Binary Quantization (BBQ) reduce el uso de memoria hasta en un 95 % a la vez que ofrece gran precisión. Los cálculos de distancia optimizados y la recuperación de aNN aceleran la búsqueda de vectores a escala.

  • Búsqueda semántica, menos pasos

    El campo semantic_text maneja los mappings, las incrustaciones y la fragmentación de forma automática, al ofrecer una recuperación densa verdaderamente fluida en una sola búsqueda.

  • Prueba RAG rápidamente, sin necesidad de configuración

    Deja de adivinar. AI Playground te permite probar estrategias híbridas de recuperación, clasificación de relevancia y fragmentación en tiempo real, para que puedas ajustar y enviar búsquedas probadas con confianza.

¿El mejor de su clase? Integrado directamente

Integraciones nativas con todos los principales productos de AI: para que tus aplicaciones lleguen más lejos, más rápido

Un vecindario de alta calidad

Desde el mensaje hasta el producto, estas organizaciones confían en Elastic para crear búsquedas de próxima generación

  • Cliente destacado

    Reed, el mayor reclutador del Reino Unido, pone en contacto a buscadores de empleo y empleadores mediante incrustaciones de vectores en Elasticsearch.

  • Cliente destacado

    Stack Overflow combina el poder de los expertos humanos con la AI generativa para acelerar la recuperación de información confiable de las bases de conocimiento de los desarrolladores.

  • Cliente destacado

    Adobe escala, gestiona múltiples casos de uso y pone a trabajar las características del machine learning con Elastic.

Superconjunto de base de datos vectorial

Elige una base de datos vectorial en función de la experiencia de búsqueda vectorial que quieras crear.

Otras bases de datos vectoriales
Elasticsearch
Ingesta, parseo e indexación

Modelo de documento flexible

un poco de soporte

soporte completo (gratis)

Almacenamiento seguro (seguridad a nivel de documento y de campo)

un poco de soporte

soporte completo (pago)

Procesa datos estructurados y no estructurados

un poco de soporte

soporte completo (gratis)

Herramientas de ingesta (clientes, rastreador web,* conectores,* pipelines de inferencia*)

un poco de soporte

soporte total (*pago)

Actualizaciones de documentos y metadatos en tiempo real

un poco de soporte

soporte completo (gratis)

Texto semántico para almacenamiento vectorial optimizado

un poco de soporte

soporte completo (gratis)

Preguntas frecuentes

¿Qué es una base de datos vectorial y cómo funciona?

Una base de datos vectorial almacena información como vectores, que son representaciones numéricas de objetos de datos, también conocidos como incrustaciones de vectores. Usa incrustaciones de vectores para la búsqueda multimodal en un conjunto masivo de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, como imágenes, texto, videos y audio. Las bases de datos vectoriales están diseñadas para gestionar incrustaciones de vectores y, por lo tanto, ofrecen una solución completa para la gestión de datos.

¿Qué son las incrustaciones de vectores?

Las incrustaciones de vectores usan un modelo de machine learning para traducir texto en números, lo que te permite realizar búsquedas de vectores. Al convertir los datos en vectores, las incrustaciones facilitan la comparación, la búsqueda y el análisis de similitudes entre elementos de este espacio.

¿Cuáles son los beneficios de una base de datos vectorial?

Una base de datos vectorial ofrece eficiencia a escala al permitir una migración de datos sin problemas entre entornos locales y el cloud, y al proporcionar almacenamiento para incrustaciones de vectores. Las bases de datos vectoriales destacan en la búsqueda de similitudes, lo que te permite encontrar fácilmente elementos relacionados, lo cual es esencial para los sistemas de recomendación, la búsqueda de imágenes y el descubrimiento de contenido. Con capacidades de búsqueda semántica, van más allá de la simple coincidencia de palabras clave para ofrecer resultados basados en el significado y el contexto. Al almacenar incrustaciones de vectores, son compatibles con aplicaciones de AI y machine learning, lo que facilita la implementación de modelos de recomendación y PNL.

¿Elasticsearch es una base de datos vectorial?

Sí, Elasticsearch es la base de datos vectorial open source más desplegada del mundo, que te ofrece una manera eficiente de crear, almacenar y buscar incrustaciones de vectores a escala. Con la base de datos vectorial lista para empresas de Elastic, logras tiempos de búsqueda rápidos y un rendimiento óptimo, incluso con datos que cambian rápidamente. Diseñada para escalarse, ofrece resultados de búsqueda relevantes y personalizados, a la vez que simplifica tus procesos de desarrollo.

¿Por qué elegir Elastic como tu base de datos vectorial?

Elastic ofrece todos los beneficios de una potente base de datos vectorial junto con seguridad integrada, cumplimiento normativo y alta disponibilidad. Con más de una década de experiencia en búsquedas, Elastic garantiza la relevancia de las búsquedas de primer nivel y opciones de implementación flexibles. Como plataforma unificada, Elastic minimiza la expansión de herramientas y la deuda técnica, a la vez que te ofrece respuestas precisas con citas de fuentes claras.