コンテキストエンジニアリング：Elasticsearchとスタンドアロンベクトルデータベースの比較

多様なデータ型にわたってキーワードとセマンティック検索を統合することでエージェントに正確なコンテキストを提供し、断片化されたパイプラインなしで単一の関連性エンジンでネイティブの再ランキングモデルを使用して関連性を調整します。

HNSW、DiskBBQ、量子化、GPUアクセラレーションによるインデキシングを活用し、コスト、レイテンシー、リコールを柔軟に制御して、ベクトル検索とハイブリッド検索のパフォーマンスを大規模に維持します。

搭載のエージェントを使用してデータと即座にチャットしたり、自然言語を使って独自のエージェントを構築できます。カスタムのツールやワークフローを簡単に追加し、ネイティブのオブザーバビリティですべてを実行できます。

きめ細かなカスタムロールベースのアクセス、ドキュメントレベルのセキュリティ、暗号化、監査を活用してAIエージェントを保護し、許可されたデータにのみアクセスして動作するようにします。