Base vectorielle Elasticsearch : transférez en quelques minutes, scalez à un coût abordable jusqu'à des centaines de milliards
Les aspects complexes de la recherche hybride, déjà traités, avec des paramètres par défaut optimisés, des modèles Jina AI natifs et tiers, et une inférence GPU gérée, le tout prêt à l'emploi. Créez des applications d'IA rapides et scalables, pas de l'infrastructure.
Comment mesurer et améliorer le rappel de recherche Elasticsearch : de 0,43 à 0,75 avec la recherche hybride
Découvrez comment mesurer et améliorer le rappel de recherche dans Elasticsearch en combinant la recherche lexicale BM25 avec les embeddings vectoriels de Jina AI, en utilisant l’API rank_eval pour valider l’amélioration avec des données chiffrées.
Résolution d'entités avec Elasticsearch, partie 4 : le défi ultime
Relever et évaluer les problématiques de réconciliation d’entités dans un ensemble de données complexe et varié, dont la structure interdit l’usage de méthodes simplifiées ou de contournements.
Résolution d’entités avec Elasticsearch et les LLM, partie 2 : mise en correspondance d’entités avec le jugement des LLM et la recherche sémantique
Utiliser la recherche sémantique et le jugement transparent des LLM pour la résolution d’entités dans Elasticsearch.
Garantir une précision sémantique avec un score minimum
Améliorez la précision sémantique en utilisant des seuils de score minimum. Cet article présente des exemples concrets de recherche sémantique et hybride.
Créer un connecteur ChatGPT avec Elasticsearch pour interroger les issues GitHub
Découvrez comment créer un connecteur ChatGPT personnalisé et déployer un serveur MCP Elasticsearch qui utilise la rechercher hybride pour interroger les issues GitHub internes.
La recherche hybride sans prise de tête : simplifier la recherche hybride avec des extracteurs
Découvrez comment simplifier la recherche hybride dans Elasticsearch avec un format de requête à champs multiples pour les extracteurs linéaires et RRF, et créez des requêtes sans aucune connaissance préalable de votre index Elasticsearch.
Vous savez, pour le contexte - Partie III : La puissance de la recherche hybride dans l'ingénierie contextuelle
Découvrez comment utiliser l'ingénierie contextuelle et la recherche hybride pour améliorer la précision des résultats de l'IA avec des agrégations, RBAC et des signaux sans contenu.
Vous savez, pour le contexte - Partie I : L'évolution de la recherche hybride et de l'ingénierie contextuelle
Découvrez comment la recherche hybride et l'ingénierie contextuelle ont évolué à partir de bases lexicales pour permettre la prochaine génération de flux de travail d'IA agentique.
Recherche multimodale de sommets avec Elasticsearch et SigLIP-2
Apprenez à mettre en œuvre la recherche multimodale texte-image et image-image en utilisant les encastrements SigLIP-2 et la recherche vectorielle Elasticsearch kNN. Objectif du projet : trouver des photos du sommet du mont Ama Dablam prises lors d'un trekking dans l'Everest.
Expériences d'amélioration des outils d'IA agentique pour Elasticsearch
Découvrez comment nous avons amélioré les flux de travail des agents d'IA pour Elasticsearch par le biais d'expériences itératives en combinant les extracteurs linéaires, la recherche hybride et semantic_text pour une optimisation RAG évolutive.
La recherche hybride revisitée : introduction de la recherche linéaire dans Elasticsearch !
Découvrez comment le récupérateur linéaire améliore la recherche hybride en exploitant les scores pondérés et la normalisation MinMax pour des classements plus précis et plus cohérents, et apprenez à l'utiliser.