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검색 경험을 혁신하고 강화할 수 있는 개발자 인사이트와 전문가의 실전 가이드

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강력한 기능을 더한 Elasticsearch: 네이티브 Prometheus API 지원 추가
Elasticsearch Labs

강력한 기능을 더한 Elasticsearch: 네이티브 Prometheus API 지원 추가

기본 ProMQL, 탐색 및 메타데이터 엔드포인트를 통해 Prometheus 호환 클라이언트에서 직접 Elasticsearch를 쿼리하세요. Prometheus Remote Write로 Elasticsearch에 데이터를 보낼 수 있습니다.

Felix Barnsteiner
이커머스 검색 개인화: 구매 이력 및 사용자 코호트 통합하기
Elasticsearch Labs

이커머스 검색 개인화: 구매 이력 및 사용자 코호트 통합하기

거버넌스를 유지하면서 Elasticsearch에서 개인화된 이커머스 검색 경험을 구축하는 방법을 알아보세요. 본 게시물에서는 구매자가 이전에 구매했던 상품을 부스트하는 방법과 사용자 프로필을 기반으로 코호트별 맞춤 정책을 활성화하는 방법을 설명합니다.

Alexander Marquardt
모든 미디어, 단 하나의 인덱스: jina-embeddings-v5-omni
Elasticsearch Labs

모든 미디어, 단 하나의 인덱스: jina-embeddings-v5-omni

jina-embeddings-v5-omni를 사용하면 텍스트, 이미지, 동영상 및 오디오를 단일 Elasticsearch 인덱스에 임베드하고 모든 항목을 한 번에 쿼리할 수 있습니다.

Scott Martens
전자상거래 검색 관리를 위한 Elasticsearch 퍼콜레이터: 모호한 쿼리를 통제된 검색 전략으로 변환
Elasticsearch Labs

전자상거래 검색 관리를 위한 Elasticsearch 퍼콜레이터: 모호한 쿼리를 통제된 검색 전략으로 변환

Elasticsearch 퍼콜레이터를 사용하여 검색 거버넌스를 구현하는 방법을 알아보세요. 이 블로그에서는 실제 운영 환경에서 거버넌스가 적용된 정책 엔진을 구축하고, 통제된 검색 전략을 만드는 데 필요한 패턴들을 설명합니다.

Alexander Marquardt
Elasticsearch 검색 리콜을 측정하고 개선하는 방법: 하이브리드 검색을 통해 0.43에서 0.75로 향상하기
Elasticsearch Labs

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.

Jeffrey Rengifo
전자 상거래 검색을 관리하기 위한 제어 평면 구축
Elasticsearch Labs

전자 상거래 검색을 관리하기 위한 제어 평면 구축

코드 변경 없이 충돌하는 검색 정책을 단일 실행 계획으로 통합하는 전자 상거래용 거버넌스 기반 제어 평면을 구축하는 방법을 알아봅니다.

Alexander Marquardt
매핑 충돌로 인한 데이터 스트림 재색인
Elasticsearch Labs

매핑 충돌로 인한 데이터 스트림 재색인

데이터 스트림을 재색인하여 Elasticsearch 매핑 충돌을 해결하는 방법을 알아보세요. 이 블로그에서는 재색인 프로세스와 새 데이터가 올바르게 매핑되는지 확인하는 방법을 설명합니다.

Lisa Larribas
세계에서 가장 빠른 벡터 검색을 위해 Elasticsearch simdvec을 구축한 방법
Elasticsearch Labs

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.

Chris Hegarty
Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden에서 Jina Embeddings v3를 사용할 수 있습니다
Elasticsearch Labs

Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden에서 Jina Embeddings v3를 사용할 수 있습니다

Jina 검색 기반 모델인 jina-embeddings-v3는 이제 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden에서 자체 배포할 수 있으며, 더 많은 기능이 추가될 예정입니다. 자체 VPC 내부의 단일 L4 GPU에서 jina-embeddings-v3를 실행하세요.

Sa Zhang
이제 Elastic Security, Observability, Search가 AI 도구에서 대화형 UI를 제공해 드립니다.
Elasticsearch Labs

이제 Elastic Security, Observability, Search가 AI 도구에서 대화형 UI를 제공해 드립니다.

Elastic은 Anthropic과 OpenAI가 공동으로 작성한 MCP 앱 표준을 기반으로, AI 대화에서 상호작용형 UI를 제공하는 최초의 보안 공급업체입니다. Observability 및 Search를 위한 다른 두 개의 Elastic MCP 앱과 함께 출시됩니다.

David Elgut
Elastic Cloud Serverless 및 Elasticsearch용 통합 API 키 소개
Elasticsearch Labs

Elastic Cloud Serverless 및 Elasticsearch용 통합 API 키 소개

Elastic이 글로벌 분산형 IAM 아키텍처를 통해 서버리스 환경에서 컨트롤 플레인과 데이터 플레인 인증을 어떻게 통합하는지 알아보세요. 클라우드 및 Elasticsearch API에 하나의 API 키를 사용하세요.

Alex Chalkias
Elasticsearch와 Jina 임베딩을 활용한 비지도형 문서 클러스터링
Elasticsearch Labs

Elasticsearch와 Jina 임베딩을 활용한 비지도형 문서 클러스터링

Elasticsearch와 Jina 임베딩을 활용한 비지도형 문서 클러스터링을 위한 실용적이고 재현 가능한 접근 방식.

Matthew Adams