20. März 2026
Schnell vs. genau: Messung der Recall-Rate bei der quantisierten Vektorsuche
Eine Erklärung, wie der Recall für die Vektorsuche in Elasticsearch mit minimalem Aufwand gemessen werden kann.
2. März 2026
Adaptive vorzeitige Beendigung für HNSW in Elasticsearch
Einführung einer neuen adaptiven Strategie zur vorzeitigen Beendigung von HNSW in Elasticsearch.
25. Februar 2026
Die Vektorsuche in Elasticsearch ist bis zu 8-mal schneller als in OpenSearch
Analyse von Benchmarks zum gefilterten Vektorsuchen: OpenSearch und Elasticsearch im Vergleich – und warum die Performance des Vektorsuchens für kontextoptimierte Systeme entscheidend ist.
3. Dezember 2025
Bis zu 12 Mal schnellere Vektorindizierung in Elasticsearch mit NVIDIA cuVS: GPU-Beschleunigung Kapitel 2
Entdecken Sie, wie Elasticsearch mit GPU-beschleunigter Vektorindizierung und NVIDIA cuVS einen fast 12-mal höheren Indizierungsdurchsatz erzielt.
4. November 2025
Multimodale Suche nach Berggipfeln mit Elasticsearch und SigLIP-2
Lernen Sie, wie Sie die multimodale Suche von Text zu Bild und von Bild zu Bild mithilfe von SigLIP-2-Einbettungen und der Elasticsearch kNN-Vektorsuche implementieren. Projektschwerpunkt: Auffinden von Fotos des Gipfels des Mount Ama Dablam während einer Everest-Trekkingtour.
3. November 2025
Verbesserung der Relevanz mehrsprachiger Einbettungsmodelle durch hybrides Such-Reranking
Erfahren Sie, wie Sie die Relevanz der Suchergebnisse des E5-Multilingual-Embedding-Modells mithilfe des Cohere-Rerankers und der Hybridsuche in Elasticsearch verbessern können.
22. Oktober 2025
Bereitstellung eines mehrsprachigen Einbettungsmodells in Elasticsearch
Erfahren Sie, wie Sie ein mehrsprachiges e5-Einbettungsmodell für die Vektorsuche und den sprachübergreifenden Abruf in Elasticsearch bereitstellen.
3. September 2025
Vektorsuchfilterung: Relevanz beibehalten
Es reicht nicht aus, eine Vektorsuche durchzuführen, um die ähnlichsten Ergebnisse zu einer Suchanfrage zu finden. Um die Suchergebnisse einzugrenzen, ist häufig das Filtern erforderlich. Dieser Artikel erklärt, wie die Filterung bei der Vektorsuche in Elasticsearch und Apache Lucene funktioniert.
13. Mai 2025
Zuordnung von Einbettungen zu Elasticsearch-Feldtypen: semantic_text, dense_vector, sparse_vector
Erörterung, wie und wann semantic_text, dense_vector oder sparse_vector verwendet werden und wie diese mit der Einbettungsgenerierung zusammenhängen.