Base de datos vectorial de Elasticsearch: envía en minutos, escala de manera accesible a cientos de miles de millones
Las partes difíciles de la recuperación híbrida, ya resueltas, con valores predeterminados optimizados, modelos de terceros y nativos de Jina AI e inferencia de GPU gestionada, todo listo para usar. Crea apps de IA rápidas y escalables en lugar de infraestructura.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Terminación temprana adaptativa para HNSW en Elasticsearch
Presentamos una nueva estrategia adaptativa de terminación temprana para HNSW en Elasticsearch.
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.
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.
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.
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.