La base de datos vectorial open source más ampliamente desplegada
Descubre por qué Elasticsearch es el estándar.
Una llamada, eso es todo
Indexa, busca, filtra y aplica RBAC en texto, incrustaciones, ubicación geográfica, series temporales o metadatos
Captura el significado, el contexto y las asociaciones transformando datos en vectores densos. Crea tu blog de incrustaciones.
POST _inference/my-e5-endpoint { "input": "How many adult mallard ducks fit in an american football field?" }
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{
"input": "How many adult mallard ducks fit in an american football field?"
}
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
Modelo de documento flexible
soporte parcial
soporte total (gratis)
Almacenamiento seguro (seguridad a nivel de documento y de campo)
soporte parcial
soporte total (gratis)
Procesa datos estructurados y no estructurados
soporte parcial
soporte total (gratis)
Herramientas de ingesta (clientes, rastreador web, *conectores,* *pipelines de inferencia*)
soporte parcial
soporte total (*pago)
Actualizaciones de documentos y metadatos en tiempo real
soporte parcial
soporte total (gratis)
Texto semántico para almacenamiento vectorial optimizado
soporte parcial
soporte total (gratis)
Almacena incrustaciones (int8 de forma predeterminada, con opciones para float, int4, bit y BBQ)
soporte total
soporte total (gratis)
Generar incrustaciones
soporte parcial
soporte total (pago)
Incrustaciones de búsqueda (búsqueda vectorial)
soporte total
soporte total (gratis)
Búsqueda de texto completo (BM25)
soporte parcial
soporte total (gratis)
Búsqueda híbrida nativa (BM25 + búsqueda vectorial)
soporte parcial
soporte total (gratis)
Filtrado, facetting, agregaciones
soporte parcial
soporte total (gratis)
Buscar autocompletados
soporte parcial
soporte total (gratis)
Optimizado para múltiples tipos de datos (texto, vector, geo y más)
soporte parcial
soporte total (gratis)
Búsqueda entre clusters
soporte parcial
soporte total (gratis)
Compatibilidad con varios tipos de modelos de incrustación
soporte parcial
soporte total (pago)
Modelos de búsqueda semántica integrados (ELSER por defecto, E5 para casos de uso multilingües)
sin soporte
soporte total (pago)
Modelo reranker integrado y Learn-to-Rank
sin soporte
soporte total (pago)
Consultas canalizadas (ES|QL)
sin soporte
soporte total (gratis)
Herramientas de observabilidad (Kibana)
sin soporte
soporte total (gratis)
Asistente de IA
sin soporte
soporte total (pago)
Buscar componentes de la UI
sin soporte
soporte total (gratis)
Preguntas frecuentes
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.
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.
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.
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.
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.