世界で最もダウンロードされているベクトルデータベース — Elasticsearch

密ベクトルの意味、文脈、データの相関を取り込み、埋め込みモデルを柔軟に選択できます。データのインデックスを作成するときに、機械学習推論を実行します。

ElasticsearchのベクトルストレージはLuceneのHNSWに基づきます。このアプローチは、ベクトル検索アルゴリズムの比較ベンチマーク（luceneknnを参照）で優れたパフォーマンスを発揮します。

ユースケースに合わせるため、kNN検索を実行します。LuceneのHNSWインデックスを使用して速度とスケールにはANN、正解率を最も高めるには完全一致を実行します。

ベクトル検索では、Elasticsearch開発者が信頼するフィルタリングとファセット機能の充実したフレームワークを使用できます。

ハイブリッド検索では、自分に合った検索方法の組み合わせから選択できます。たとえば、BM25、Elasticの学習済み疎モデル（ELSER）、密ベクトルがあります。

ドキュメントおよびフィールドレベルのセキュリティを使用して、粒度の高い役割に基づくアクセス制御を割り当てます。幅広く採用されたコンプライアンスフレームワーク全体で確実に対応できます。

意図と文脈上の意味に重点を置き、テキスト一致よりもレベルが高い検索を実行します。

テキスト、ベクトル、画像、音声、動画、地理データ、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。

ベクトル関連性とハイブリッド関連性によるGAI検索エクスペリエンスの検索拡張生成。