1つのAPI。あらゆるのデータタイプに対応。確かな関連性。
Elasticsearchには、キーワードの精度とセマンティックリコールを組み合わせるツールが用意されているため、すべてのデータタイプで常に適切な結果が得られます。
Elasticsearchによるハイブリッド検索：キーワードからコンテキストへ
1つのデータストアであらゆるデータタイプを検索し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）とエージェントを活用して、BM25Fの精度と意味の理解のバランスが取れた結果を実現します。優れたデフォルト設定と使いやすいAPIですぐに使い始め、必要に応じてカスタマイズできます。
構造化シグナルとセマンティックシグナルで検索を完全に制御
完全に構成可能な語彙検索の精度と言語モデル（組み込みまたはカスタム）のパワーを組み合わせることで、優れた関連性を実現します。
Elastic is especially powerful when structured filtering and unstructured context must work together.
開発者がElasticsearchを選ぶ理由
正確さ、説明可能性、コントロールのための最良のツールを手に入れましょう。レキシカル検索は構造化クエリ、希少な用語、ドメイン外データに優れています。セマンティック検索は、正確な一致が不十分な場合の曖昧さと再現率を加えます。チューンスコアリング、フィルター、ブーストで連携をコントロールできます。
語彙検索
ベクトル検索
ハイブリッド検索
BM25Fスコアリングを使用して、フィールドの重みと用語ブーストを完全にコントロールできます。モデルは不要です。
セマンティックに関連する結果をdense_vectorまたはsemantic_textフィールドを通じて取得します。
rank APIのreciprocal_rank_fusionまたは<options>を使って結果を組み合わせます。
combined_fields、boost、fuzziness、synonyms、アナライザーを使用して関連性を調整します。
独自の埋め込みを用意するか、ELSERやOpenAIなどの搭載の推論を使用します。
共有フィルター、重み、リランクロジックを使用した単一のハイブリッドクエリを使用します。
geo、term、 range、 ACLフィルターのネイティブサポートを取得し、大規模でも高速かつ安定して動作します。
ACORN-1は、フィルタ節をサポートした大規模データセットでも、高速なフィルタリングkNNを可能にします。
ドキュメントのスコアを理解するには、explain、profile、_rank_featuresフィールドを使用します。
語彙検索
ベクトル検索
ハイブリッド検索
BM25Fスコアリングを使用して、フィールドの重みと用語ブーストを完全にコントロールできます。モデルは不要です。
セマンティックに関連する結果をdense_vectorまたはsemantic_textフィールドを通じて取得します。
rank APIのreciprocal_rank_fusionまたは<options>を使って結果を組み合わせます。
combined_fields、boost、fuzziness、synonyms、アナライザーを使用して関連性を調整します。
独自の埋め込みを用意するか、ELSERやOpenAIなどの搭載の推論を使用します。
共有フィルター、重み、リランクロジックを使用した単一のハイブリッドクエリを使用します。
geo、term、 range、 ACLフィルターのネイティブサポートを取得し、大規模でも高速かつ安定して動作します。
ACORN-1は、フィルタ節をサポートした大規模データセットでも、高速なフィルタリングkNNを可能にします。
ドキュメントのスコアを理解するには、explain、profile、_rank_featuresフィールドを使用します。
関連性の高いジャーニーを適切に調整
Elasticsearchは、ゼロコンフィグからフルカスタマイズまで、あらゆるレベルで関連性をコントロールすることができます。Elasticsearch Labsでチューニングの全貌をご覧ください。
最高レベルの性能を搭載
すべての主要なAI製品へのネイティブ統合により、アプリはさらに高性能に、より高速になります。
よくあるご質問
ハイブリッド検索は、キーワード（語彙）の精度とベクトル（意味）の類似性を組み合わせるため、クエリが正確なテキストと一致しない場合でも、ユーザーは関連性の高い結果を得ることができます。
語彙検索は正確な一致とフィルタリングに最適です。ベクトル検索は意図と意味を理解します。ハイブリッド検索では、同じクエリで両方を使用でき、一致だけでなく関連性に基づいてランク付けできます。
リトリーバークエリは、搭載のランクフュージョンを使用して、match、kNN、text_expansionなどの複数の検索戦略を1つのランク付けされた結果リストに結合します。
はい。Elasticsearchは、近似kNNベクトル検索の上にネイティブフィルター、ファセット、地理的制約をサポートしています。再スコアリングや回避策は必要ありません。
Elasticは、逆数ランクフュージョン（RRF）や凸重み付けなどのスコアリング手法を使用して、レキシカルスコアとベクトルスコアを公平に組み合わせているので、結果はすぐにバランスが取れているように感じられます。
はい。ハイブリッド検索は、ベクトルフィールド、リトリーバークエリ、セマンティックモデル、フィルター、オブザーバビリティをすべてElasticsearchでネイティブに完全サポートしています。