가장 널리 배포된 오픈 소스 벡터 데이터베이스

Elasticsearch가 표준인 이유를 확인해 보세요.

벡터 데이터베이스가 수행해야 하는 기능은 무엇일까요?

  • 벡터 검색: 컨텍스트, 의도, 관계

    유사성 검색은 단어가 완전히 일치하지 않더라도 올바른 결과를 반환할 수 있습니다.

  • 하이브리드 검색: 정확성 + 유연성

    키워드 검색은 정밀합니다. 벡터 검색은 미묘합니다. 하이브리드 검색은 두 가지를 결합합니다.

  • 희소 벡터 대 밀집 벡터: 신속성과 효율성

    희소 텍스트 확장과 밀도 높은 의미 일치는 개방형 실제 환경 검색에 적합합니다.

  • 필터, 순위, 순위 재지정: 컨텍스트에 따른 관련성

    필터는 범위를 줄이고, 순위는 신호를 찾습니다. 둘 다 어려운 문제이지만, 제대로 되면 순수한 기쁨을 느낄 수 있습니다.

Elasticsearch: 개발자들의 사랑을 받는 단순한 벡터 그 이상의 무언가

격차나 타협 없이 모든 것이 함께 작동하도록 설계되었습니다.

  • 모든 것을 이해하는 하이브리드 검색

    Elasticsearch의 하이브리드 검색은 단일 API 호출로 키워드, 벡터, 위치 정보 데이터, 메타데이터 등을 혼합합니다. 의미, 정확성 및 컨텍스트에 따라 결과에 순위를 매길 수 있습니다.

  • 지연 없는 패싯 검색과 필터

    대규모 환경에서도 필터와 패싯 검색이 빠르게 실행됩니다. 속도 저하도, 전체 인덱스 스캔도 없습니다. Elastic은 규모에 상관없이 적절한 범위를 만들기 위해 aNN 검색과 필터를 결합합니다.

  • OpenAI, Anthropic, Hugging Face 네이티브

    추론 API는 인기 있는 LLM 또는 기본 제공 모델을 사용하여 텍스트 임베딩, 분류, Q&A 및 여러 작업을 위한 기본 추론을 실행합니다. 외부 ML 인프라가 없어도 문제 없습니다.

  • 더 많은 벡터. 메모리 절약. 절충 없는 성능.

    더 나은 바이너리 양자화(BBQ)는 메모리 사용량을 최대 95%까지 줄이면서 높은 정확성을 제공합니다. 최적화된 거리 계산과 aNN 리콜이 대규모 벡터 검색을 가속화합니다.

  • 단계를 줄인 시맨틱 검색

    semantic_text 필드는 매핑, 임베딩, 청킹을 자동으로 처리하여 단일 쿼리에서 완전히 매끄러운 고밀도 검색을 제공합니다.

  • 설정 없이 빠르게 RAG 테스트

    어림짐작은 이제 그만. AI Playground를 사용하면 하이브리드 검색, 관련성 순위 지정 및 청크 전략을 실시간으로 테스트할 수 있어, 테스트한 쿼리를 자신 있게 미세 조정하고 전송할 수 있습니다.

동급 최고입니까? 바로 내장되어 있습니다

모든 주요 AI 제품에 기본 통합되어 앱이 더 멀리, 더 빠르게 나아가도록 지원합니다.

고품질 유사 항목군

프롬프트에서 제품까지, 이러한 조직은 Elastic의 차세대 검색 구축 능력을 신뢰합니다

  • 고객 스포트라이트

    영국 최대의 채용 대행사인 Reed는 Elasticsearch의 벡터 임베딩을 사용하여 구직자와 고용주를 연결합니다.

  • 고객 스포트라이트

    Stack Overflow는 개발자 지식 기반에서 신뢰할 수 있는 정보를 더 빨리 검색할 수 있도록 인간 전문가의 역량과 생성형 AI를 결합합니다.

  • 고객 스포트라이트

    Adobe는 Elastic을 통해 여러 사용 사례를 확장하고 관리하며 머신 러닝 기능을 활용합니다.

벡터 데이터베이스 상위 집합

구축하려는 벡터 검색 경험을 기반으로 벡터 데이터베이스를 선택하세요.

기타 벡터 데이터베이스
Elasticsearch
수집, 구문 분석, 색인

유연한 문서 모델

일부 지원

전체 지원(무료)

안전한 저장 공간(문서 및 필드 수준 보안)

일부 지원

전체 지원(무료)

정형 및 비정형 데이터 처리

일부 지원

전체 지원(무료)

수집 도구(클라이언트, 웹 크롤러*, 커넥터*, 유추 파이프라인*)

일부 지원

전체 지원(유료)

실시간 문서 및 메타데이터 업데이트

일부 지원

전체 지원(무료)

벡터 저장 공간 최적화를 위한 시맨틱 텍스트

일부 지원

전체 지원(무료)

자주 묻는 질문

벡터 데이터베이스란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

벡터 데이터베이스는 정보를 벡터로 저장합니다. 벡터는 벡터 임베딩이라고도 알려진 데이터 객체의 수치 표현입니다. 이미지, 텍스트, 비디오, 오디오 등 정형, 비정형, 반정형 데이터로 이루어진 대규모 데이터 세트에서 다중 모드 검색을 위해 벡터 임베딩을 사용합니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩을 관리하기 위해 구축되었으므로 완벽한 데이터 관리 솔루션을 제공합니다.