カテゴリー: Elastic内部の実情
タグ付けされた記事 Elastic内部の実情
ベクトル検索を世界最速のものにするためにElasticsearch simdvecを構築した方法
Elasticsearchのすべてのベクトル検索クエリの基盤となる、手作業で調整されたSIMDカーネルライブラリElasticsearch simdvecの構築方法。
「best_compression」で検索パフォーマンスを向上
「best_compression」は通常、Elastic ObservabilityおよびElastic Securityのユースケースにおけるストレージ節約機能として認識されていますが、このブログでは、検索のパフォーマンスチューニング手段としての有効性について説明します。
判断リストによる検索クエリの関連性の評価
Elasticsearchで検索クエリの関連性を客観的に評価し、リコールなどのパフォーマンス指標を改善するための判断リストの構築方法を探ります。スケーラブルな検索のテストの拡張性についても学びます。
Elasticsearch で構造化ドキュメントの再帰チャンクを構成する
チャンク サイズ、セパレーター グループ、カスタム セパレーター リストを使用して Elasticsearch で再帰チャンクを設定し、構造化ドキュメントのインデックスを最適に作成する方法を学びます。
Elasticsearch向けAgentic AIツールの改善実験
スケーラブルな RAG 最適化のために線形リトリーバー、ハイブリッド検索、および semantic_text を組み合わせることで、反復的な実験を通じて Elasticsearch の AI エージェント ワークフローをどのように改善したかを学びます。
初めてのElastic Agent: 単一のクエリからAIを活用したチャットまで
Elastic の AI エージェント ビルダーを使用して特殊な AI エージェントを作成する方法を学びます。このブログでは、金融 AI エージェントを構築します。
Elasticsearch を使用した AI エージェントワークフローの構築
Elasticsearch の新しい AI レイヤーである Agent Builder について学習します。Agent Builder は、ハイブリッド検索を使用して、エージェントが推論して行動するために必要なコンテキストを提供し、AI エージェントワークフローを構築するためのフレームワークを提供します。
