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
Top 5 Countries
Traffic Sources
Elasticsearch's vector database Alternativas
Más Alternativas-
Utilice bases de datos vectoriales autogestionadas o gestionadas para otorgar a los LLM la capacidad de trabajar en SU información y contexto.
-
Desarrolla potentes aplicaciones de IA con Supabase Vector. Almacena, consulta e indexa incrustaciones de vectores usando Postgres y el kit de herramientas de IA de Supabase.
-
Descubre la biblioteca de búsqueda de vectores de clientes: incrusta, almacena, busca y almacena en caché vectores sin esfuerzo. Mejora tus aplicaciones con eficientes capacidades de búsqueda de vectores.
-
Con SvectorDB puedes configurar una base de datos de vectores sin servidor en menos de 120 segundos, perfecta para chatbots RAG, búsqueda de documentos y recomendaciones.
-
Descubre Milvus, la popular base de datos vectorial para usuarios empresariales. Almacena, indexa y gestiona vectores de inserción a gran escala con facilidad. Aumenta la velocidad de recuperación y crea servicios de búsqueda de similitud utilizando los avanzados algoritmos de indexación y SDK de Milvus. Perfecto para implementaciones de aprendizaje automático y gestión de conjuntos de datos vectoriales a gran escala.