Banco de dados vetorial

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.

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Como criamos o Elasticsearch simdvec para que a busca vetorial seja uma das mais rápidas do mundo

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Como criamos o Elasticsearch simdvec, a biblioteca do kernel SIMD ajustada manualmente por trás de cada consulta de busca vetorial no Elasticsearch.

Clustering não supervisionado de documentos com Elasticsearch + embeddings Jina

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Uma abordagem prática e reproduzível para clustering não supervisionado de documentos com Elasticsearch e embeddings Jina.

Quando o TSDS encontra o ILM: projetando fluxos de dados de séries temporais que aceitam dados tardios

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Como os limites de tempo do TSDS interagem com as fases do ILM e como projetar políticas que tolerem métricas atrasadas.

LINQ para Elasticsearch ES|QL: escreva Consultas em C# e Consulte o Elasticsearch

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Explorando o novo provedor LINQ para Elasticsearch ES|QL no cliente Elasticsearch .NET, que permite escrever código C# automaticamente traduzido para consultas ES|QL.

Rapidez x precisão: medindo o recall da busca vetorial quantizada

20 de março de 2026

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Uma explicação de como medir o recall para busca vetorial no Elasticsearch com configuração mínima.

Terminação adaptativa precoce para HNSW no Elasticsearch

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Introdução de uma nova estratégia adaptativa de terminação antecipada para HNSW no Elasticsearch.

A busca vetorial do Elasticsearch é até 8 vezes mais rápida que a do OpenSearch

25 de fevereiro de 2026

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Explorando os benchmarks de busca vetorial filtrada do OpenSearch x Elasticsearch e por que o desempenho de busca vetorial é fundamental para sistemas de engenharia de contexto.

Indexação Vetorial Até 12x Mais Rápida no Elasticsearch com NVIDIA cuVS: Aceleração por GPU - Capítulo 2

3 de dezembro de 2025

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Descubra como o Elasticsearch alcança uma taxa de indexação quase 12x maior com indexação vetorial acelerada por GPU e NVIDIA cuVS.

Pronto para criar buscas de última geração?

Uma pesquisa suficientemente avançada não se consegue apenas com o esforço de uma só pessoa. O Elasticsearch é impulsionado por cientistas de dados, especialistas em operações de aprendizado de máquina, engenheiros e muitos outros que são tão apaixonados por buscas quanto você. Vamos nos conectar e trabalhar juntos para construir a experiência de busca mágica que lhe trará os resultados desejados.

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