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Informations pour les développeurs et articles pratiques de nos experts pour inspirer et dynamiser votre expérience de recherche
Mapping embeddings to Elasticsearch field types : semantic_text, dense_vector, sparse_vector
Discuter comment et quand utiliser semantic_text, dense_vector, ou sparse_vector, et comment ils sont liés à la génération d'embedding.
Exclusion des champs Elasticsearch de l'indexation
Apprenez comment configurer Elasticsearch pour exclure des champs, les principales raisons d'exclure des champs de l'indexation, et les bonnes pratiques à suivre.
Suppression d'un champ d'un document dans Elasticsearch
Apprenez à supprimer des champs de documents Elasticsearch à l'aide de l'API de mise à jour, de scripts ou de la réindexation pour des suppressions uniques ou en masse.
Comment joindre deux index dans Elasticsearch
Explication de l'utilisation des termes query, Logstash elasticsearch filter, the enrich processor et ES|QL pour joindre deux index dans Elasticsearch.
Comprendre la notation Elasticsearch et l'API Explain
Découvrez les mécanismes de notation d’Elasticsearch et la fonction pratique de notation pour réaliser un audit de la pertinence de la recherche et améliorer le classement des documents grâce à l’API Explain.
Modèles d'index dans Elasticsearch : Comment utiliser les modèles composables
Découvrez comment créer des modèles d'index composables et de composants dans Elasticsearch pour garantir des mapping cohérents et automatiser la configuration de l'index.
Recherche Elasticsearch par deux champs
Explorez les techniques de recherche par deux champs, y compris les requêtes multi-match, les requêtes booléennes et le renforcement de champ au moment de la requête.
Construire un flux de travail RAG en utilisant LangGraph et Elasticsearch
Apprenez à configurer et à personnaliser un modèle d'agent de récupération LangGraph avec Elasticsearch afin de créer un flux de travail RAG pour une récupération efficace des données et des réponses basées sur l'IA.
Comment mettre en œuvre une meilleure quantification binaire (BBQ) dans votre cas d'utilisation ?
Expliquez pourquoi vous devriez mettre en œuvre une meilleure quantification binaire (BBQ) dans votre cas d'utilisation et comment le faire.
Utilisation de la taille du tas d'Elasticsearch et collecte des déchets de la JVM
Exploration de l'utilisation de la taille du tas d'Elasticsearch et de la collecte des déchets de la JVM, y compris les meilleures pratiques et la manière de résoudre les problèmes lorsque l'utilisation de la mémoire du tas est trop élevée ou lorsque les performances de la JVM ne sont pas optimales.
Comment augmenter le nombre de shards primaires dans Elasticsearch ?
Apprenez à augmenter le nombre de partitions primaires dans Elasticsearch à l’aide des API split et reindex pour un dimensionnement optimal des partitions.
Elasticsearch BBQ vs. OpenSearch FAISS : Comparaison des performances de la recherche vectorielle
Comparaison des performances entre Elasticsearch BBQ et OpenSearch FAISS.