카테고리: 벡터 데이터베이스
벡터 데이터베이스 태그별 글
Elasticsearch 검색 리콜을 측정하고 개선하는 방법: 하이브리드 검색을 통해 0.43에서 0.75로 향상하기
BM25 어휘 검색과 Jina AI 벡터 임베딩을 결합하여 Elasticsearch에서 검색 회상률을 측정하고 개선하는 방법을 알아보고, rank_eval API를 사용해 실제 숫자로 개선 효과를 검증하세요.
세계에서 가장 빠른 벡터 검색을 위해 Elasticsearch simdvec을 구축한 방법
Elasticsearch의 모든 벡터 검색 쿼리 뒤에 있는 수동 조정 SIMD 커널 라이브러리인 Elasticsearch simdvec을 어떻게 구축했는지 알아보세요.
Elasticsearch와 Jina 임베딩을 활용한 비지도형 문서 클러스터링
Elasticsearch와 Jina 임베딩을 활용한 비지도형 문서 클러스터링을 위한 실용적이고 재현 가능한 접근 방식.
TSDS와 ILM의 만남: 늦게 도착하는 데이터를 거부하지 않는 시계열 데이터 스트림 설계
TSDS 시간 제한이 ILM 단계와 상호 작용하는 방법과 늦게 도착하는 메트릭을 처리할 수 있는 정책 설계 방법
LINQ to Elasticsearch ES|QL: C# 작성, Elasticsearch 쿼리
Elasticsearch .NET 클라이언트의 새로운 LINQ to Elasticsearch ES|QL 제공자를 살펴보세요. 이 제공자를 사용하면 C# 코드를 작성하여 ES|QL 쿼리로 자동 변환할 수 있습니다.
OpenSearch보다 최대 8배 빠른 Elasticsearch 벡터 검색
OpenSearch와 Elasticsearch의 필터링된 벡터 검색 벤치마크를 비교하고, 컨텍스트 엔지니어링 시스템에서 벡터 검색 성능이 중요한 이유를 살펴봅니다.
Elasticsearch에서 NVIDIA cuVS를 활용하여 벡터 색인화 속도 최대 12배 향상: GPU 가속화 챕터 2
Elasticsearch가 GPU 가속 벡터 색인화와 NVIDIA cuVS로 어떻게 거의 12배 더 높은 색인화 처리량을 달성하는지 알아보세요.
Elasticsearch와 SigLIP-2로 산봉우리에 대한 멀티모달 검색
SigLIP-2 임베딩과 Elasticsearch kNN 벡터 검색을 사용해 텍스트 대 이미지 및 이미지 대 이미지 다중 모드 검색을 구현하는 방법을 알아보세요. 프로젝트 초점: 에베레스트 트레킹에서 아마다블람 산 정상 사진 찾기.
하이브리드 검색 재랭킹을 통한 다국어 임베딩 모델 관련성 향상
Elasticsearch에서 Cohere의 재랭커와 하이브리드 검색을 사용해 E5 다국어 임베딩 모델 검색 결과의 정확도를 개선하는 방법을 알아보세요.
