Catégorie: Recherche hybride

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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.

Jeffrey Rengifo

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.

Jessica Moszkowicz

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.

Jessica Moszkowicz

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.

Mattias Brunnert

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.

Tomás Murúa

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.

Mike Pellegrini

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.

Woody Walton

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.

Woody Walton

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.

Navneet Kumar

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.

Sean Story

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.

Panagiotis Bailis

Prêt à créer des expériences de recherche d'exception ?

Une recherche suffisamment avancée ne se fait pas avec les efforts d'une seule personne. Elasticsearch est alimenté par des data scientists, des ML ops, des ingénieurs et bien d'autres qui sont tout aussi passionnés par la recherche que vous. Mettons-nous en relation et travaillons ensemble pour construire l'expérience de recherche magique qui vous permettra d'obtenir les résultats que vous souhaitez.

Jugez-en par vous-même