最も広く導入されているオープンソースのベクトルデータベース

Elasticsearchがスタンダードである理由をご覧ください。

ベクトルデータベースはどのように活用できるでしょうか。

  • ベクトル検索:コンテキスト、意図、関係性

    類似検索は、単語が完全に一致しない場合でも正しい結果を返すことができます。

  • ハイブリッド検索:精度 + 柔軟性

    キーワード検索の特徴は正確性です。ベクトル検索は微妙な違いで検索できます。ハイブリッド検索は、それら両方を兼ね備えています。

  • 疎ベクトルと密ベクトル:高速かつ効率的

    疎なテキスト拡張と密な意味一致は、オープンエンドで現実に即した検索に最適です。

  • フィルター、ランキング、再ランキング:コンテキストとの関連性

    フィルターは範囲を狭め、ランキングはシグナルを見つけます。どちらも難しい問題ですが、正しく行えば有効に機能します。

Elasticsearch:開発者が愛する、ベクターを超えた検索

ギャップや妥協は一切ありません。すべてが連携して機能するように構築されています

  • すべてを理解するハイブリッド検索

    Elasticsearchのハイブリッド検索は、キーワード、ベクトル、地理データ、メタデータなどを1回のAPI呼び出しで組み合わせます。結果を意味、精度、コンテキストでランク付けします。

  • 遅延のないファセットとフィルター

    フィルターとファセットは、大規模なスケールであっても高速に動作します。速度低下やフルインデックススキャンはありません。ElasticはaNN探索とフィルターを組み合わせて、スケールに関係なく適切なスコープを作成します。

  • OpenAI、Anthropic、Hugging Face… すべてネイティブ

    推論APIは、テキスト埋め込み、分類、Q&A、その他のための一般的なLLMまたは搭載型のモデルを使用してネイティブ推論を実行します。外部のMLインフラは必要ありません。

  • より多くのベクトル。より少ないメモリ。トレードオフはありません。

    Better Binary Quantization(BBQ)により、優れた精度を実現しながらメモリ・フットプリントを最大95%削減します。最適化された距離計算とaNNリコールにより、大規模なベクトル検索が加速されます。

  • セマンティック検索を、より少ない手順で

    semantic_textフィールドは、マッピング、埋め込み、チャンキングを自動的に処理し、単一のクエリで真にシームレスな密検索を実現します。

  • RAGを迅速にテスト—セットアップは不要です。

    もう推測は必要ありません。AI Playgroundを使用すると、ハイブリッド検索、関連性ランキング、チャンキング戦略をリアルタイムでテストできるため、テスト済みのクエリを自信を持って微調整・送信できます。

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

高品質な近傍法

プロンプトから製品まで、これらの組織はElasticを信頼して次世代の検索を構築しています。

  • 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

    Adobe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。

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。

その他のベクトルデータベース
Elasticsearch
取り込み、解析、インデックス作成

柔軟なドキュメントモデル

一部サポート

完全サポート(無料)

セキュアなストレージ(ドキュメントレベルおよびフィールドレベルのセキュリティ)

一部サポート

完全サポート(無料)

構造化データと非構造化データの処理

一部サポート

完全サポート(無料)

取り込みツール(クライアント、ウェブクローラー、*コネクタ、*推論パイプライン*)

一部サポート

完全サポート(*有料)

ドキュメントとメタデータのリアルタイム更新

一部サポート

完全サポート(無料)

最適化されたベクトルストレージのためのセマンティックテキスト

一部サポート

完全サポート(無料)

よくあるご質問

ベクトル検索とはどのようなもので、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、オーディオ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総合的なソリューションを提供します。