하이브리드 검색의 단순화 - 하나의 API. 압도적인 관련성.
Elasticsearch는 단일 API로 하이브리드 검색을 구현할 수 있는 모든 도구를 제공합니다. 따라서 여러 시스템을 복잡하게 엮을 필요 없이 신속하게 검색 결과를 개선하고 최상의 관련성을 확보할 수 있습니다.
하이브리드 검색의 핵심 기능
하이브리드 검색은 두 가지 이상의 검색 방식을 결합하여 단일 순위 목록으로 생성함으로써 검색 관련성을 높이는 정보 검색 기술입니다.
Elasticsearch를 활용한 하이브리드 검색
단일 데이터 저장소에서 모든 데이터 유형을 검색하고 정확도(BM25F와 같은 스코어링 알고리즘 활용)와 의미론적 이해의 균형을 맞춘 검색 결과를 통해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 AI 에이전트의 성능을 극대화하세요.
개발자들이 Elasticsearch를 선택하는 이유
정확성, 설명 가능성, 제어를 위한 최고의 도구를 사용하세요. 어휘 검색은 구조화된 쿼리, 희귀 용어, 도메인 외부 데이터에 탁월한 성능을 발휘합니다. 시맨틱 검색은 정확히 일치하지 않을 때 퍼지 검색과 리콜을 추가합니다. 점수, 필터, 부스트를 조정하여 함께 작동 방식을 제어할 수 있습니다.
어휘 검색
벡터 검색
하이브리드 검색
필드 가중치 및 기간 부스트를 완벽하게 제어할 수 있는 BM25F 스코어링을 사용하면 모델이 필요하지 않습니다.
dense_vector 또는 semantic_text 필드를 통해 의미론적으로 관련된 결과를 검색합니다.
rank API에서
reciprocal_rank_fusion 또는 <options>를 통해 결과를 결합합니다.combined_fields, boost, fuzziness, synonyms 및 analyzers를 사용하여 관련성을 조정합니다.
직접 임베딩을 가져오거나 ELSER, OpenAI 등의 기본 제공 추론을 사용하세요.
공유 필터, 가중치 및 순위 재지정 로직이 포함된 단일 하이브리드 쿼리를 사용하세요.
geo, term, range,및 ACL 필터에 대한 기본 지원을 받으세요. 확장 시에도 빠르고 안정적입니다.
ACORN-1은 filter 절을 지원하여 대규모 데이터 세트에서도 빠르게 필터링된 kNN을 사용할 수 있습니다.
explain, profile, _rank_features필드를 사용하여 문서 점수가 어떻게 매겨지는지 파악하세요.
어휘 검색
벡터 검색
하이브리드 검색
필드 가중치 및 기간 부스트를 완벽하게 제어할 수 있는 BM25F 스코어링을 사용하면 모델이 필요하지 않습니다.
dense_vector 또는 semantic_text 필드를 통해 의미론적으로 관련된 결과를 검색합니다.
rank API에서
reciprocal_rank_fusion 또는 <options>를 통해 결과를 결합합니다.combined_fields, boost, fuzziness, synonyms 및 analyzers를 사용하여 관련성을 조정합니다.
직접 임베딩을 가져오거나 ELSER, OpenAI 등의 기본 제공 추론을 사용하세요.
공유 필터, 가중치 및 순위 재지정 로직이 포함된 단일 하이브리드 쿼리를 사용하세요.
geo, term, range,및 ACL 필터에 대한 기본 지원을 받으세요. 확장 시에도 빠르고 안정적입니다.
ACORN-1은 filter 절을 지원하여 대규모 데이터 세트에서도 빠르게 필터링된 kNN을 사용할 수 있습니다.
explain, profile, _rank_features필드를 사용하여 문서 점수가 어떻게 매겨지는지 파악하세요.
관련성 여정 최적화
Elasticsearch는 제로 구성부터 전체 사용자 지정까지 모든 수준에서 관련성 제어를 제공합니다. Elasticsearch Labs에서 전체 튜닝 여정을 탐색하세요.
동급 최고입니까? 바로 내장되어 있습니다
Elasticsearch에 내장된 Elastic의 자체 개발 ELSER 및 Jina AI 모델로 시작해 보세요. 또한 AI 에코시스템 전반에 걸친 네이티브 통합을 통해 기존에 사용 중인 모델을 연동할 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
하이브리드 검색은 키워드(어휘) 검색의 정밀도와 벡터(시맨틱) 유사도를 결합하여 사용자의 쿼리가 텍스트와 정확히 일치하지 않더라도 관련성 높은 결과를 제공합니다.
어휘 검색은 정확한 일치와 필터 검색에 적합합니다. 벡터 검색은 의도와 의미를 이해합니다. 하이브리드 검색을 사용하면 동일한 쿼리에서 두 가지를 모두 사용할 수 있으므로 일치 여부뿐 아니라 관련성에 따라 순위를 매깁니다.
검색 쿼리는 기본 제공 순위 융합을 사용하여 일치, kNN 또는 text_expansion과 같은 여러 검색 전략을 하나의 순위 결과 목록으로 결합합니다.
예. Elasticsearch는 근사 kNN 벡터 검색 외에도 네이티브 필터, 패싯 및 지리적 제약 조건을 지원하므로 리스코어링이나 우회 방법이 필요하지 않습니다.
Elastic은 상호 순위 융합(RRF) 또는 볼록 가중치와 같은 채점 기법을 사용하여 어휘 점수와 벡터 점수를 공정하게 결합하므로 처음부터 균형 잡힌 결과를 얻을 수 있습니다.
네. 하이브리드 검색은 벡터 필드, 검색 쿼리, 시맨틱 모델, 필터 및 통합 가시성을 모두 기본적으로 Elasticsearch에서 지원합니다.