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いいえ。ElasticのBM25テキスト検索アルゴリズム、スケーラブルなベクトルデータベース、セマンティック検索、逆順位融合（RRF）ハイブリッドスコアリングは、すべてElastic Search内で使用可能です。Elasticには、独自のセマンティック検索モデル、Elastic Learned Sparse Encoderもあり、すぐに使用できます。

はい。Elasticは、世界で最も多くダウンロードされているスケーラブルベクトルデータベースであり、開発者がベクトル埋め込みを作成、格納、検索できます。他にもさまざまな機能があります。Elasticの検索プラットフォームには、優れた検索エクスペリエンスを構築するために必要な、ありとあらゆる機能が含まれています。たとえば、アグリゲーション、フィルタリングとファセット、自動入力、複数の取得方法、そして独自またはサードパーティの変換器モデルと統合できる柔軟性が備わっています。

大規模言語モデルを使用する場合は、検索製品が必要です。生成AIエクスペリエンスでより正確な結果を得るために、コスト効率と時間効率に優れたアプローチであるからです。ドメイン固有のデータを検索し、非常に関連性の高い検索結果を追加のコンテクストとして提供することで、大規模な言語モデルで発生するハルシネーションを最小限に抑え、モデルの微調整にかかる時間を短縮できます。Elasticでは、検索拡張生成（RAG）を使用して組織独自のデータを照会し、より正確にリアルタイムで結果を取得するので、コンピューティングリソースとストレージリソースを削減できます。Elasticは、ドキュメントレベルでのセキュリティによって検索アクセスも管理します。

開発者がElasticの実装に関して技術的および実用的な情報（ブログ、例、アプリなど）を探している場合は、Elastic Search Labsをご覧いただくのが最もお勧めです。ここは、Elasticを使用する技術者向けに、Elasticで働く技術者によって作成および保守されている場所です。Elastic Search Labsをチェックして、生成AI、ベクトル検索、機械学習に関する最新の研究内容を学びましょう。