4 mai 2026
Comment mesurer et améliorer le rappel de recherche Elasticsearch : de 0,43 à 0,75 avec la recherche hybride
Découvrez comment mesurer et améliorer le rappel de recherche dans Elasticsearch en combinant la recherche lexicale BM25 avec les embeddings vectoriels de Jina AI, en utilisant l’API rank_eval pour valider l’amélioration avec des données chiffrées.
23 avril 2026
Comment nous avons construit Elasticsearch simdvec pour faire de la recherche vectorielle l'une des plus rapides au monde
Comment nous avons conçu Elasticsearch simdvec, la bibliothèque de noyaux SIMD optimisée manuellement qui alimente chaque requête de recherche vectorielle dans Elasticsearch.
10 avril 2026
Clustering de documents non supervisé avec Elasticsearch + Jina embeddings
Une approche pratique et reproductible pour le clustering non supervisé de documents avec Elasticsearch et les embeddings Jina.
2 avril 2026
Quand les TSDS rencontrent l'ILM : Concevoir des flux de données temporelles qui ne rejettent pas les données en retard
Comment les limites temporelles des TSDS interagissent avec les phases de l'ILM ; et comment concevoir des politiques qui tolèrent les métriques arrivant en retard.
1 avril 2026
LINQ to Elasticsearch ES|QL : écrire en C#, interroger Elasticsearch
Découverte du nouveau fournisseur LINQ to Elasticsearch ES|QL dans le client Elasticsearch .NET, qui vous permet d'écrire du code C# qui est automatiquement converti en requêtes ES|QL.
20 mars 2026
Rapidité vs précision : mesurer le rappel de la recherche vectorielle quantifiée
Comment mesurer le rappel pour la recherche vectorielle dans Elasticsearch avec une configuration minimale.
2 mars 2026
Arrêt précoce adaptatif pour HNSW dans Elasticsearch
Présentation d'une nouvelle stratégie adaptative d'arrêt précoce pour HNSW dans Elasticsearch.
25 février 2026
La recherche vectorielle Elasticsearch est jusqu'à 8 fois plus rapide qu'OpenSearch
Exploration des benchmarks de recherche vectorielle filtrée entre OpenSearch et Elasticsearch et pourquoi la performance de la recherche vectorielle est critique pour les systèmes d’ingénierie de contexte.
3 décembre 2025
Indexation vectorielle jusqu'à 12 fois plus rapide dans Elasticsearch avec NVIDIA cuVS : accélération GPU : chapitre 2
Découvrez comment Elasticsearch atteint un débit d'indexation près de 12 fois supérieur grâce à l'indexation vectorielle accélérée par GPU et NVIDIA cuVS.