Banco de dados vetorial do Elasticsearch: envie em minutos, redimensione de forma acessível para centenas de bilhões
As partes mais difíceis da recuperação híbrida, já prontas, com padrões otimizados, modelos de terceiros e nativos da Jina AI e inferência em GPU gerenciada, tudo pronto para uso. Crie apps de IA rápidos e escaláveis, não infraestrutura.
Como medir e melhorar o recall das buscas no Elasticsearch: de 0,43 a 0,75 com a busca híbrida
Aprenda a medir e melhorar o recall das buscas no Elasticsearch combinando a busca léxica BM25 com embeddings vetoriais do Jina AI, usando a API rank_eval para validar a melhoria com números reais.
Resolução de entidades com Elasticsearch, parte 4: O desafio definitivo
Resolvendo e avaliando desafios de resolução de entidades em um conjunto de dados de desafio definitivo altamente diversificado, projetado para evitar atalhos.
Resolução de entidades com Elasticsearch & LLMs, Parte 2: Correspondência de entidades com julgamento LLM e busca semântica
Uso de busca semântica e julgamento transparente de LLM para a resolução de entidades no Elasticsearch.
Garantindo precisão semântica com pontuação mínima
Melhore a precisão semântica empregando limiares mínimos de pontuação. O artigo inclui exemplos concretos de busca semântica e híbrida.
Criar um conector do ChatGPT com o Elasticsearch para consultar problemas no GitHub
Saiba como criar um conector ChatGPT personalizado e implantar um servidor Elasticsearch MCP que usa a pesquisa híbrida para buscar problemas internos do GitHub.
Busca híbrida sem complicações: simplificando a busca híbrida com recuperadores.
Descubra como simplificar a busca híbrida no Elasticsearch com um formato de consulta de múltiplos campos para recuperadores lineares e RRF, e crie consultas sem conhecimento prévio sobre seu índice do Elasticsearch.
Você sabe, para contexto - Parte III: O poder da busca híbrida na engenharia de contexto
Descubra como usar a engenharia de contexto e a busca híbrida para melhorar a precisão dos resultados da IA com agregações, RBAC e sinais não relacionados ao conteúdo.
Sabe, para contexto - Parte I: A evolução da busca híbrida e da engenharia de contexto
Explore como a busca híbrida e a engenharia de contexto evoluíram a partir de fundamentos lexicais para viabilizar a próxima geração de fluxos de trabalho de IA com agentes.
Busca multimodal de picos de montanhas com Elasticsearch e SigLIP-2
Aprenda como implementar buscas multimodais de texto para imagem e de imagem para imagem usando embeddings SigLIP-2 e busca vetorial kNN do Elasticsearch. Objetivo do projeto: encontrar fotos do pico do Monte Ama Dablam tiradas durante uma trilha no Everest.
Experimentos para aprimorar ferramentas de IA Agética para Elasticsearch
Saiba como aprimoramos os fluxos de trabalho de agentes de IA para Elasticsearch por meio de experimentos iterativos, combinando recuperadores lineares, busca híbrida e semantic_text para otimização RAG escalável.
Busca híbrida revisitada: apresentando o recuperador linear no Elasticsearch!
Descubra como o recuperador linear aprimora a busca híbrida, aproveitando pontuações ponderadas e normalização MinMax para classificações mais precisas e consistentes, e aprenda a usá-lo.