Base vectorielle à l'échelle d'un milliard prête pour la production — Elasticsearch

La base de données vectorielle open source d'Elasticsearch offre un moyen efficace de créer, de stocker et de rechercher des plongements vectoriels.

Associez la recherche textuelle à la recherche vectorielle pour bénéficier de la récupération hybride et ainsi obtenir les meilleures fonctionnalités assurant une précision et une pertinence optimisées.

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Découvrez les dernières innovations qui font d'Elasticsearch et de Lucene le meilleur choix pour les bases de données vectorielles.

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Apprenez à utiliser Elasticsearch comme base de données vectorielle pour les plongements, alimenter la recherche et créer des cas d'utilisation tels que la génération augmentée de récupération (RAG), la synthèse et les questions-réponses.

Découvrez-en plus sur Search Labs

Elastic est le premier à offrir une meilleure quantification binaire (BBQ), une optimisation pour les bases de données vectorielles avec une recherche vectorielle plus rapide et plus précise et une réduction de la mémoire de 95 %.

En savoir plus sur le BBQ

Elasticsearch : la base de données vectorielle la plus déployée au monde

Copiez pour essayer localement en deux minutes

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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Intégrations de Base vectorielle

Pourquoi utiliser une base de données vectorielle ?

  • Recherche sémantique

    Concentrez la recherche sur l'intention et la signification contextuelle au-delà de la correspondance de texte.

  • Recherche multicanal

    Menez des recherches dans l'ensemble de vos données (texte, vecteur, image, audio, vidéo, géographiques ou non structurées).

  • Recherche pour l'IA générative

    Créez des charges de travail de génération augmentée pour les expériences de recherche de la GenAI en utilisant des techniques vectorielles et hybrides.

Base de données vectorielle d'un rang supérieur

Choisissez une base de données vectorielle en fonction de l'expérience de recherche vectorielle que vous souhaitez développer.

Autres bases de données vectorielles
Elasticsearch
Plongements

Stockage des plongements

Prise en charge complète

Prise en charge complète (gratuite)

Génération de plongements

Prise en charge partielle

Prise en charge complète (payante)

Elasticsearch — en action

Découvrez comment les organisations créent des applications de recherche IA pour améliorer l'expérience client et aider les utilisateurs à trouver exactement ce qu'ils recherchent.

  • Témoignage client

    Reed, le plus grand recruteur du Royaume-Uni, réunit les chercheurs d'emploi et les employeurs à l'aide d'intégrations vectorielles dans Elasticsearch.

  • Témoignage client

    Stack Overflow associe la puissance des experts humains à l'IA générative pour accélérer la recherche d'informations fiables dans les bases de connaissances des développeurs.

  • Témoignage client

    Adobe scale, gère plusieurs cas d'utilisation et met les fonctionnalités de Machine Learning au service d'Elastic.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’une base vectorielle et comment fonctionne-t-elle ?

Une base vectorielle stocke les informations sous forme de vecteurs, qui sont des représentations numériques d'objets de données, également appelées plongements vectoriels. Elle utilise des plongements vectoriels pour la recherche multimodale dans un ensemble massif de données structurées, non structurées et semi-structurées, telles que des images, du texte, des vidéos et des fichiers audio. Les bases vectorielles sont conçues pour gérer les plongements vectoriels, et ainsi offrir une solution complète pour la gestion des données.