What is Elasticsearch's vector database?

Elasticsearchのベクター型データべースは、大規模なベクター埋め込みの効率的な作成、保存、検索を可能にする強力なツールです。テキスト検索とベクター検索を組み合わせることで、検索ニーズに対して高い関連性と精度を提供します。

主な機能:

1. ベクター:Elasticsearchのベクターストレージは、ベクター検索の基準で高いパフォーマンスを発揮するLuceneのHNSWアルゴリズムに基づいています。

2. ハイブリッド検索:ハイブリッド検索では、BM25、スパースモデル(EL)、およびベクター検索などの検索手法を組み合わせて最適な検索結果を得ることができます。

3. セキュリティとコンプライアンス:Elasticsearchは、さまざまなフレームワークとの互換性を確保するために、ドキュメントレベルとフィールドレベルのセキュリティーを備えた、きめ細かなロールベースのアクセス制御を提供します。

ユースケース:

1. セマンティック検索:ベクター型データべースをセマンティック検索の用途に使用し、単純なテキスト検索を超えて意図と文脈的な意味に焦点を当てます。

2. マルチモーダル検索:テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、地理位置情報、または非構造化データなど、さまざまなタイプのデータを横断的に検索します。

3. GAI(生成AI)検索:ベクター検索を機械学習技術と組み合わせることで、ベクターの関連性とジェネレーティブAIの関連性を活用した高度なGAI(生成AI)検索エクスペリエンスを実現します。

結論:

Elasticsearchのベクター型データべースは、ベクター検索の能力を活用し、従来のテキストベース検索手法との互換性を維持することで、効率的な検索を作成できます。ハイブリッド検索やドキュメントレベルのセキュリティー制御などの機能を備えたこのツールは、セマンティック検索やマルチモーダルのデータソースなど、さまざまなデータセットにわたって正確な結果を提供する洗練されたアプリを構築するために役立ちます。Elasticsearchは、あらゆる検索ニーズに対応します。

More information on Elasticsearch's vector database

Launched

2010-7

Pricing Model

Freemium

Starting Price

Global Rank

29863

Month Visit

1.7M

Tech used

Google Analytics,Google Tag Manager,Optimizely,Google Fonts,Next.js,Emotion,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,Varnish,Webpack,HSTS

Top 5 Countries

19.96%

8.53%

6.12%

4.67%

3.7%

United States China India Korea, Republic of United Kingdom

Traffic Sources

1.77%

0.82%

0.05%

7.31%

51.58%

38.46%

social paidReferrals mail referrals search direct

Source: Similarweb (Sep 24, 2025)

Elasticsearch's vector database was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-01-26.