La base vectorielle open source la plus largement déployée

Découvrez pourquoi Elasticsearch est la norme.

Que doit faire votre base de données vectorielle pour vous ?

  • Recherche vectorielle : contexte, intention, relations

    La recherche par similarité peut renvoyer les bons résultats, même lorsque les mots ne correspondent pas exactement.

  • Recherche hybride : précision + flexibilité

    La recherche par mots-clés est précise. La recherche vectorielle est nuancée. La recherche hybride combine les deux approches.

  • Vecteurs clairsemés vs. denses : rapide et efficace

    L’expansion de texte clairsemé et les correspondances sémantiques denses sont idéales pour des recherches ouvertes dans des cas concrets.

  • Filtres, classement, reclassement : pertinence contextuelle

    Les filtres réduisent le champ, le classement identifie le signal — deux tâches complexes, mais une vraie satisfaction lorsqu’elles sont bien exécutées.

Elasticsearch : plus que de simples vecteurs, apprécié des développeurs

Aucun oubli, aucun compromis — tout fonctionne ensemble, car cela a été conçu ainsi

  • Recherche hybride qui comprend tout

    La recherche hybride d’Elasticsearch associe mots-clés, vecteurs, données géographiques, métadonnées et plus encore, dans un seul appel d’API. Classer les résultats par sens, précision et contexte.

  • Facettes et filtres, sans latence

    Filtres et facettes rapides, même à grande échelle — sans ralentissements ni balayage complet des index. Elastic combine la récupération aNN avec des filtres pour définir le bon périmètre, quelle que soit l’échelle.

  • OpenAI, Anthropic, Hugging Face... tout est natif

    Les API d’inférence exécutent des inférences natives avec des LLM populaires ou des modèles intégrés pour les représentations vectorielles, la classification, les questions-réponses, et bien plus encore — aucune infrastructure ML externe requise.

  • Plus de vecteurs. Moins de mémoire. Aucun compromis.

    La quantification binaire optimisée (BBQ) réduit l’empreinte mémoire jusqu’à 95 % tout en offrant une grande précision. Des calculs de distance optimisés et une récupération aNN accélèrent la recherche vectorielle à grande échelle.

  • Recherche sémantique, en quelques étapes

    Le champ de semantic_text gère automatiquement les correspondances, les représentations vectorielles et la segmentation — assurant une récupération dense fluide en une seule requête.

  • Tester RAG rapidement — aucune configuration requise

    Ne devinez plus. L’AI Playground vous permet de tester des stratégies de récupération hybride, de classement par pertinence et de segmentation en temps réel, pour affiner et déployer en toute confiance des requêtes testées.

Le meilleur de sa catégorie ? Intégré

Intégrations natives à tous les principaux produits d'IA : pour que vos applications aillent plus loin, plus vite

Un voisinage de haute qualité

De l’idée au produit, ces organisations font confiance à Elastic pour concevoir la recherche de nouvelle génération

  • 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.

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 vectorielles
Elasticsearch
Ingestion, analyser et indexer

Modèle de document flexible

Prise en charge partielle

prise en charge complète (gratuite)

Stockage sécurisé (sécurité au niveau des documents et des champs)

Prise en charge partielle

prise en charge complète (gratuite)

Traitement des données structurées et non structurées

Prise en charge partielle

prise en charge complète (gratuite)

Outils d’ingestion (clients, robot d’indexation,* connecteurs, pipelines d’inférence*)

Prise en charge partielle

prise en charge complète (*payante)

Mises à jour en temps réel des documents et des métadonnées

Prise en charge partielle

prise en charge complète (gratuite)

Texte sémantique pour un stockage vectoriel optimisé

Prise en charge partielle

prise en charge complète (gratuite)

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.