2025年12月3日
NVIDIA cuVSでElasticsearchのベクトルインデキシングを最大12倍高速化：GPUアクセラレーション 第2章
ElasticsearchがGPUアクセラレーションによるベクトルインデキシングとNVIDIA cuVSを使用してほぼ12倍のインデキシングスループットを達成する方法をご覧ください。
2025年11月4日
Elasticsearch と SigLIP-2 による山頂のマルチモーダル探索
SigLIP-2 埋め込みと Elasticsearch kNN ベクトル検索を使用して、テキストから画像、画像から画像へのマルチモーダル検索を実装する方法を学びます。プロジェクトの焦点: エベレスト トレッキングでアマ ダブラム山の山頂の写真を探す。
2025年11月3日
ハイブリッド検索再ランキングによる多言語埋め込みモデルの関連性の向上
Cohere の再ランカーと Elasticsearch のハイブリッド検索を使用して、E5 多言語埋め込みモデルの検索結果の関連性を向上させる方法を学びます。
2025年10月22日
Elasticsearch に多言語埋め込みモデルをデプロイする
Elasticsearch でベクトル検索とクロスリンガル検索を行うために、e5 多言語埋め込みモデルをデプロイする方法を学びます。
2025年9月3日
ベクター検索フィルタリング: 関連性を保つ
クエリに最も類似した結果を見つけるためにベクトル検索を実行するだけでは不十分です。検索結果を絞り込むには、フィルタリングが必要になることがよくあります。この記事では、Elasticsearch と Apache Lucene でのベクトル検索のフィルタリングの仕組みについて説明します。
2025年5月13日
Elasticsearch フィールド タイプへの埋め込みのマッピング: semantic_text、dense_vector、sparse_vector
semantic_text、dense_vector、sparse_vector をどのように、いつ使用するか、またそれらが埋め込み生成とどのように関係するかについて説明します。
2025年3月19日
NVIDIA による Elasticsearch の GPU アクセラレーションによるベクトル検索の探究: 第 1 章
NVIDIA cuVS を活用したこのコラボレーションにより、開発者は Elasticsearch のベクトル検索に GPU アクセラレーションを利用できるようになります。
2025年2月6日
ベクトル探索の簡単な紹介
この記事は、セマンティック検索とも呼ばれるベクトル検索の複雑さと、それが Elasticsearch でどのように実装されるかを詳しく説明する 3 部構成の記事の第 1 部です。
AIエージェント開発におけるMicrosoftセマンティックカーネル向けElasticsearch Vector Store Connectorの使い方
Microsoft Semantic Kernel は、AI エージェントを簡単に構築し、最新の AI モデルを C#、Python、または Java コードベースに統合できる軽量のオープンソース開発キットです。Semantic Kernel Elasticsearch Vector Store Connector のリリースにより、AI エージェントの構築に Semantic Kernel を使用する開発者は、Semantic Kernel の抽象化を引き続き使用しながら、Elasticsearch をスケーラブルなエンタープライズ グレードのベクター ストアとしてプラグインできるようになりました。