Elasticsearch's vector database

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Crea una búsqueda vectorial e híbrida con la base de datos vectorial de código abierto de Elasticsearch, de los líderes en búsqueda de texto BM25. Prueba la base de datos vectorial de Elasticsearch, gratis....0
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What is Elasticsearch's vector database?

La base de datos vectorial de Elasticsearch es una herramienta eficaz que te permite crear, almacenar y buscar integraciones vectoriales a escala. Al combinar las funciones de búsqueda de texto y de búsqueda de vectores, proporciona una mayor relevancia y precisión para tus necesidades de recuperación.

Características principales:

1. Almacenamiento de vectores: el almacenamiento de vectores de Elasticsearch se basa en el algoritmo HNSW de Lucene, que funciona bien en las pruebas comparativas de algoritmos de búsqueda de vectores.

2. Recuperación híbrida: con la recuperación híbrida, puedes elegir entre una combinación de métodos de recuperación como BM25, modelos dispersos entrenados (ELSER) y vectores densos para optimizar los resultados de búsqueda.

3. Seguridad del documento y cumplimiento normativo: Elasticsearch ofrece controles de acceso basados en roles granulares con seguridad a nivel de documento y campo para garantizar el cumplimiento de diversos marcos.

Casos de uso:

1. Búsqueda semántica: utiliza la base de datos vectorial para aplicaciones de búsqueda semántica en las que quieras centrarte en la intención y el significado contextual más allá de la simple coincidencia de texto.

2. Búsqueda multimodal: realiza búsquedas integrales en diferentes tipos de datos como texto, vectores, imágenes, audio, vídeo, información de geolocalización o datos no estructurados.

3. Experiencia de búsqueda basada en IA: aumenta tus funciones de recuperación con técnicas de aprendizaje automático para una experiencia de búsqueda avanzada de IA generativa (GAI) mediante vectores y relevancia híbrida.

Conclusión:

La base de datos vectorial de Elasticsearch permite a los usuarios crear búsquedas eficientes aprovechando el poder de los vectores y, al mismo tiempo, mantener la compatibilidad con los métodos de búsqueda tradicionales basados en texto. Con sus sólidas funciones como la recuperación híbrida y los controles de seguridad a nivel de documento, esta herramienta permite a los desarrolladores crear aplicaciones sofisticadas que ofrecen resultados precisos en diversos conjuntos de datos. Tanto si se trata de búsqueda semántica como de exploración multimodal de fuentes de datos, ¡Elasticsearch te tiene cubierto!


More information on Elasticsearch's vector database

Launched
2010-7
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
27967
Country
United States
Month Visit
2.2M
Tech used

Top 5 Countries

14.97%
14.16%
7.4%
4.26%
3.85%
United States China India France Korea, Republic of

Traffic Sources

55.79%
36.27%
5.39%
1.94%
0.5%
0.11%
Search Direct Referrals Social Mail Paid Referrals
Updated Date: 2024-04-30
Elasticsearch's vector database was manually vetted by our editorial team and was first featured on September 4th 2024.
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