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

Elasticsearchのベクトルデータベースでは、効率的な方法で、大規模に、ベクトル埋め込みを作成、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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スタートはベクトルデータベース...

優れた検索エクスペリエンスに必要なのは、ベクトルデータベースだけではありません。Elasticsearchには、完全なベクトルデータベース、複数の種類の検索(テキスト、疎ベクトルおよび密ベクトル、ハイブリッド)、自由に選べる機械学習モデルアーキテクチャーが含まれています。

アグリゲーション、フィルタリング、ファセット、オートコンプリートを使用して、検索エクスペリエンスを構築できます。クラウド、オンプレミス、エアギャップで検索を実行します。

  • 埋め込みの生成

    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。

  • 埋め込みを格納

    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。

  • 埋め込みを検索

    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。

  • フィルターとファセットを使用して検索を絞り込む

    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。

  • ハイブリッド検索を使用して検索モデルを組み合わせる

    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。

  • ドキュメントレベルのセキュリティとコンプライアンスポリシーを適用する

    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。

ベクトルデータベースを使用する理由

ベクトルデータベーススーパセット

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

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