Categoría: Base de datos vectorial

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Cómo medir y mejorar la recuperación de búsqueda de Elasticsearch: de 0,43 a 0,75 con búsqueda híbrida

Aprende a medir y mejorar la recuperación de búsqueda en Elasticsearch combinando la búsqueda léxica BM25 con incrustaciones vectoriales de Jina AI, usando la API rank_eval para validar la mejora con cifras reales.

Jeffrey Rengifo

Cómo creamos Elasticsearch simdvec para hacer una de las búsquedas vectoriales más rápidas del mundo

Cómo construimos Elasticsearch SIMDvec, la biblioteca del kernel SIMD ajustada a mano detrás de cada consulta de búsqueda vectorial en Elasticsearch.

Chris Hegarty

Agrupación no supervisada de documentos con Elasticsearch + incrustaciones de Jina

Un enfoque práctico y reproducible para la agrupación no supervisada de documentos con Elasticsearch y embeddings de Jina.

Matthew Adams

Cuando TSDS se une a ILM: diseñar flujos de datos temporales que no rechazan los datos tardíos

Cómo los límites de tiempo de TSDS interactúan con las fases de ILM; y cómo diseñar políticas que toleren métricas tardías.

Bret Wortman

LINQ a Elasticsearch ES|QL: escribir en C#, buscar en Elasticsearch

Explorar el nuevo proveedor de LINQ a Elasticsearch ES|QL en el cliente .NET de Elasticsearch, que te permite escribir código en C# que se traduce automáticamente en búsquedas ES|QL.

Florian Bernd

Rapidez vs. precisión: medición de recuperación de la búsqueda vectorial cuantificada

Explicación de cómo medir la recuperación para la búsqueda vectorial en Elasticsearch con una configuración mínima.

Jeff Vestal

Terminación temprana adaptativa para HNSW en Elasticsearch

Presentamos una nueva estrategia adaptativa de terminación temprana para HNSW en Elasticsearch.

Tommaso Teofili

La búsqueda de vectores de Elasticsearch es hasta 8 veces más rápida que OpenSearch

Exploramos los puntos de referencia de búsqueda vectorial con filtrado entre OpenSearch y Elasticsearch, y por qué el rendimiento de la búsqueda vectorial es crucial para los sistemas diseñados en función del contexto.

Sachin Frayne

Indexación vectorial hasta 12 veces más rápida en Elasticsearch con NVIDIA cuVS: aceleración por GPU, capítulo 2

Descubre cómo Elasticsearch logra un rendimiento de indexación casi 12 veces mayor. Esto lo consigue con la indexación vectorial acelerada por GPU y NVIDIA cuVS.

Chris Hegarty

Búsqueda multimodal de picos montañosos con Elasticsearch y SigLIP-2

Aprende a implementar búsqueda multimodal texto a imagen e imagen a imagen usando incrustaciones SigLIP-2 y búsqueda vectorial kNN en Elasticsearch. Enfoque del proyecto: encontrar fotos del pico del Monte Ama Dablam durante una travesía por el Everest.

Navneet Kumar

Mejora de la relevancia del modelo de incrustación multilingüe con reclasificación híbrida en búsquedas

Aprende cómo mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda del modelo de incrustación multilingüe E5 usando el reclasificador y la búsqueda híbrida de Cohere en Elasticsearch.

Quynh Nguyen

Despliegue de un modelo de incrustación multilingüe en Elasticsearch

Aprende a desplegar un modelo de incrustación multilingüe e5 para búsqueda vectorial y recuperación cross-lingual en Elasticsearch.

Quynh Nguyen

¿Estás listo para crear experiencias de búsqueda de última generación?

No se logra una búsqueda suficientemente avanzada con los esfuerzos de uno. Elasticsearch está impulsado por científicos de datos, operaciones de ML, ingenieros y muchos más que son tan apasionados por la búsqueda como tú. Conectemos y trabajemos juntos para crear la experiencia mágica de búsqueda que te dará los resultados que deseas.

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