Création d'une application de recherche avec Blazor et Elasticsearch
Apprenez à construire une application de recherche en utilisant Blazor et Elasticsearch, et à utiliser le client Elasticsearch .NET pour la recherche hybride.
LangChain4j avec Elasticsearch comme magasin de plongements
LangChain4j (LangChain pour Java) a Elasticsearch comme magasin intégré. Découvrez comment l'utiliser pour construire votre application RAG en Java simple.
Techniques avancées de RAG, partie 2 : Requêtes et tests
Discuter et mettre en œuvre des techniques susceptibles d'améliorer les performances du RAG. Partie 2 sur 2, axée sur l'interrogation et le test d'un pipeline RAG avancé.
Techniques avancées de RAG partie 1 : Traitement des données
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Elasticsearch et OpenSearch : comparatif de performance pour la recherche vectorielle.
Elasticsearch est d’emblée 2 à 12 fois plus rapide qu’OpenSearch pour la recherche vectorielle
Mesures de similarité vectorielle et notation
Explorez les mesures de similarité vectorielle et la notation dans Elasticsearch, y compris la distance L1 & L2, la similarité de cosinus, la similarité de produit de point et la similarité de produit intérieur maximal.
Plagiat par l'IA : Détection de plagiat avec Elasticsearch
Voici comment vérifier le plagiat de l'IA à l'aide d'Elasticsearch, en se concentrant sur les cas d'utilisation avec les modèles NLP et Vector Search.
Utiliser la recherche hybride pour la chasse aux gophers avec Elasticsearch et Go
Apprenez à réaliser une recherche hybride en combinant la recherche par mot-clé et la recherche vectorielle à l'aide d'Elasticsearch et du client Elasticsearch Go.
Effectuer une recherche vectorielle dans Elasticsearch avec le client Elasticsearch Go
Apprenez à effectuer une recherche vectorielle dans Elasticsearch en utilisant le client Elasticsearch Go à travers un exemple pratique.
Recherche lexicale et sémantique avec Elasticsearch
Dans ce blog, nous allons explorer différentes approches de la recherche d'informations à l'aide d'Elasticsearch, en nous concentrant sur la recherche lexicale et sémantique.
Améliorer les capacités des chatbots grâce au NLP et à la recherche vectorielle dans Elasticsearch
Découvrez comment la recherche vectorielle et le NLP permettent d'améliorer les capacités des chatbots et comment Elasticsearch facilite le processus.
Recherche de similitudes textuelles à l'aide de champs vectoriels
Ce billet explore comment les text embeddings et le nouveau type dense_vector d'Elasticsearch pourraient être utilisés pour soutenir la recherche de similarité.