Blogs
Perspectivas de los desarrolladores y artículos con información práctica de nuestros expertos para inspirar y potenciar tu experiencia de búsqueda
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.
Probar tu código Java con mocks y Elasticsearch real
Aprende a escribir tus pruebas automatizadas para Elasticsearch, usando mocks y Testcontainers
Presentamos LangChain4j para simplificar la integración de LLM en aplicaciones Java
LangChain4j (LangChain para Java) es un conjunto de herramientas poderosa para construir tu aplicación RAG en Java puro.
Cómo ingerir datos en Elasticsearch a través de Apache Camel
Aprende a ingir datos en Elasticsearch a través de Apache Camel con un ejemplo práctico.
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.
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.
Búsqueda geoespacial de Elasticsearch con ES|QL
Búsqueda geoespacial en el lenguaje de consultas Elasticsearch (ES|QL). Elasticsearch cuenta con poderosas características de búsqueda geoespacial, que ahora están llegando a ES|QL por una facilidad de uso mucho mejorada y familiaridad con el OGC.
Protección de la información sensible y de la PII en RAG con Elasticsearch y LlamaIndex
Cómo proteger datos sensibles y de PII en una aplicación RAG con Elasticsearch y LlamaIndex.
Evaluación de la relevancia en búsquedas, parte 1: el índice de referencia BEIR
Aprende a evaluar tu sistema de búsqueda en el contexto de una mejor comprensión del índice de referencia BEIR, con consejos y técnicas para mejorar tus procesos de evaluación de búsquedas.
Elasticsearch vs. OpenSearch: Comparación del rendimiento de búsqueda vectorial
Elasticsearch es de 2 a 12 veces más rápido que OpenSearch para la búsqueda vectorial
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.
