Categoría: Base de datos vectorial

Artículos etiquetados como Base de datos vectorial

Filtros

LangChain4j con Elasticsearch como almacén de incrustaciones

LangChain4j (LangChain para Java) tiene Elasticsearch como almacén de incrustación. Descubre cómo usarlo para construir tu aplicación RAG en Java puro.

David Pilato

Técnicas avanzadas de RAG parte 2: Consultas y pruebas

Discutir e implementar técnicas que puedan aumentar el rendimiento de RAG. Parte 2 de 2, centrada en consultar y probar una pipeline avanzada de RAG.

Han Xiang Choong

Técnicas avanzadas de RAG parte 1: Procesamiento de datos

Discutir e implementar técnicas que puedan aumentar el rendimiento de RAG. Parte 1 de 2, centrada en el componente de procesamiento e ingesta de datos de una tubería avanzada de RAG.

Han Xiang Choong

Elasticsearch vs. OpenSearch: Comparación del rendimiento de búsqueda vectorial

Elasticsearch es de 2 a 12 veces más rápido que OpenSearch para la búsqueda vectorial

Ugo Sangiorgi

Medidas de similitud vectorial y puntaje

Explora las medidas de similitud vectorial y el puntaje en Elasticsearch, incluyendo la distancia L1 y L2, la similitud coseno, la similitud por producto escalar y la similitud máxima en el producto interno.

Valentin Crettaz

Plagio por IA: detección de plagio con Elasticsearch

Aquí tienes cómo comprobar el plagio de IA usando Elasticsearch, centrándote en casos de uso con modelos de PLN y Búsqueda Vectorial.

Priscilla Parodi

Usar búsqueda híbrida para la detección de errores con Elasticsearch y Go

Aprende cómo lograr búsqueda híbrida combinando búsqueda por palabras clave y vectorial usando Elasticsearch y el cliente Elasticsearch Go.

Carly Richmond

Realiza búsqueda vectorial en Elasticsearch con el cliente Elasticsearch Go

Aprende a realizar búsqueda vectorial en Elasticsearch usando el cliente Elasticsearch Go a través de un ejemplo práctico.

Carly Richmond

Búsqueda léxica y semántica con Elasticsearch

En este blog, exploraremos diversos enfoques para recuperar información empleando Elasticsearch, centrándonos en la búsqueda léxica y semántica.

Priscilla Parodi

Mejorando las capacidades de los chatbots con PLN y búsqueda vectorial en Elasticsearch

Explora cómo la búsqueda vectorial y el PLN mejoran las capacidades de los chatbots y descubre cómo Elasticsearch facilita el proceso.

Priscilla Parodi

Búsqueda por similitud textual con campos vectoriales

Esta publicación explora cómo las incrustaciones de texto y el nuevo tipo de dense_vector de Elasticsearch podrían usar para apoyar la búsqueda por similitud.

Julie Tibshirani

¿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.

Pruébalo tú mismo