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 compromisos: todo funciona junto, porque se desarrolló así

  • Búsqueda híbrida que entiende todo

    La búsqueda híbrida de Elasticsearch combina palabras clave, vectores, datos geográficos, metadatos y 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.

  • OpenAI, Anthropic, Hugging Face… todos nativos

    Las API de inferencia ejecutan inferencia nativa con los LLM populares o modelos integrados para inserción de texto, clasificación, preguntas y respuestas y más. No se necesita infraestructura externa de ML.

  • 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 consulta.

  • 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 consultas 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

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)

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.