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Informations pour les développeurs et articles pratiques de nos experts pour inspirer et dynamiser votre expérience de recherche
Apporter du dynamisme à Elasticsearch : intégration de la prise en charge native de l’API Prometheus
Interrogez Elasticsearch directement depuis des clients compatibles Prometheus via les points de terminaison natifs PromQL, de découverte et de métadonnées. Envoyez des données à Elasticsearch avec Prometheus Remote Write.
Personnaliser la recherche e-commerce : intégrer l’historique d’achat et les cohortes d’utilisateurs
Découvrez comment créer une expérience de recherche e-commerce personnalisée dans Elasticsearch sans compromettre la gouvernance. Cet article explique comment mettre en avant les produits déjà achetés par un client et comment activer des politiques spécifiques à certaines cohortes selon les profils utilisateurs.
Un seul index, tous les médias : présentation de jina-embeddings-v5-omni
jina-embeddings-v5-omni vous permet d’intégrer du texte, des images, des vidéos et de l’audio dans un seul index Elasticsearch, et d’effectuer des requêtes sur tous ces éléments à la fois.
Percolateur Elasticsearch pour la gouvernance de la recherche e-commerce : traduire les requêtes ambiguës en stratégies de récupération contrôlée
Découvrez comment utiliser le percolateur Elasticsearch pour mettre en œuvre la gouvernance de la recherche. Dans cet article, nous présentons les modèles nécessaires à la création d'un moteur de politiques gouverné en production et à l'élaboration d'une stratégie de récupération contrôlée.
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.
Élaboration d'un plan de contrôle pour gérer la recherche dans le commerce électronique
Comment mettre en place un plan de contrôle géré pour le commerce électronique qui intègre des politiques de recherche conflictuelles en un seul plan d'exécution (sans modification du code).
Réindexation des flux de données en raison de conflits de mapping
Découvrez comment résoudre les conflits de mapping Elasticsearch en réindexant les flux de données. Cet article explique le processus de réindexation et comment garantir un mapping correct des nouvelles données.
Comment nous avons construit Elasticsearch simdvec pour faire de la recherche vectorielle l'une des plus rapides au monde
Comment nous avons conçu Elasticsearch simdvec, la bibliothèque de noyaux SIMD optimisée manuellement qui alimente chaque requête de recherche vectorielle dans Elasticsearch.
Jina Embeddings v3 désormais disponible via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform
Le modèle de fondation de recherche Jina, jina-embeddings-v3, est désormais déployable automatiquement via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform ; d’autres suivront. Exécutez jina-embeddings-v3 sur un seul GPU L4 au sein de votre propre VPC.
Elastic Security, Observability et Search proposent désormais une interface utilisateur interactive dans vos outils d’IA
Elastic est le premier fournisseur de sécurité à proposer une interface utilisateur interactive dans les conversations d’IA, basée sur le standard MCP App co-développé par Anthropic et OpenAI. Cette solution est lancée aux côtés de deux autres applications MCP d’Elastic dédiées à Observability et Search
Présentation des clés API unifiées pour Elastic Cloud Serverless et Elasticsearch
Découvrez comment Elastic unifie l’authentification des plans de contrôle et des plans de données dans Serverless grâce à une architecture IAM distribuée à l’échelle mondiale. Utilisez une seule clé API pour les API Cloud et Elasticsearch.
Clustering de documents non supervisé avec Elasticsearch + Jina embeddings
Une approche pratique et reproductible pour le clustering non supervisé de documents avec Elasticsearch et les embeddings Jina.