本番環境対応、10規模のベクトル検索 - Elasticsearch

Elasticsearchのオープンソースベクトル検索では、ベクター埋め込みを効率的に作成、格納、検索できます。

ハイブリッド検索では、テキスト検索とベクトル検索を組み合わせ、両方の検索の利点を生かすことで、関連性と正解率を高めます。

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Discover ElasticsearchとLuceneをベクトルデータベースの第一選択肢に引き上げている、最新のイノベーションをご覧ください。

ブログ記事を読む

検索拡張生成(RAG)、要約、Q&Aなどの検索および構築を実現するための、埋め込み用ベクトル検索としてElasticsearchを使用する方法を学びます。

Search Labsで詳しく知る

Elasticは、より高速で正確なベクトル検索と95%のメモリ削減を実現するベクトル検索の最適化である、Better Binary Quantization(BBQ)を提供する初の企業です。

BBQについてさらに詳しく

Elasticsearch — 最も広く導入されているベクトルデータベース

コピーして2分でローカルで試す

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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ベクトル検索統合機能群

ベクトルデータベースを使用する理由

  • セマンティック検索

    テキスト一致のレベルを超えて、意図と文脈上の意味に重点を置いた検索を実行します。

  • マルチモーダル検索

    テキスト、ベクトル、画像、音声、動画、地理情報、非構造化データといったすべてのデータに対して検索を実行します。

  • GenAI検索

    ベクター技術とハイブリッド技術を使用して、GenAI検索エクスペリエンス用の検索拡張生成ワークロードを構築します。

ベクトルデータベーススーパーセット

構築したいベクトル検索エクスペリエンスに基づいたベクトルデータベースを選択してください。

一部のベクトルデータベース
Elasticsearch
埋め込み

埋め込みを格納

完全サポート

完全サポート(無料)

埋め込みの生成

一部のサポート

完全サポート(有料)

Elasticsearchの活用事例

組織がAI検索アプリケーションを構築して顧客エクスペリエンスを向上させ、ユーザーがまさに探しているものを見つけられるようにしている事例をご紹介します。

  • お客様事例

    英国最大の人材紹介会社Reedは、Elasticsearchのベクトル埋め込みを使用して求職者と雇用者を結び付けています。

  • お客様事例

    スタック・オーバーフローは、人間の専門家の力と生成AIを組み合わせて、開発者のナレッジベースから信頼できる情報の取得を加速しています。

  • お客様事例

    アドビはElasticを利用して、スケールアップ、複数のユースケースの管理、機械学習機能の活用を実現しています。

よくあるご質問

ベクトル検索どのようなもので、どのように機能するのですか?

ベクトル検索は、情報をデータオブジェクトの数値表現(ベクトル埋め込みとしても知られている)であるベクトルとして保存します。画像、テキスト、動画、音声などの構造化データ、非構造化データ、半構造化データの膨大なデータセットにわたるマルチモーダル検索のために、ベクトル埋め込みを使用しています。ベクトル検索は、ベクター埋め込みを管理するために構築されているため、データ管理のための完全なソリューションを提供します。