Elasticsearch's vector database

Elasticsearch의 벡터 데이터베이스는 효율적으로 벡터 임베딩을 규모에 맞게 만들고, 저장하고, 검색할 수 있는 강력한 도구입니다. 텍스트 검색과 벡터 검색 기능을 결합하여 검색 요구 사항에 대한 관련성과 정확성을 향상시킵니다.

주요 기능:

1. 벡터 저장: Elasticsearch의 벡터 저장은 벡터 검색 알고리즘 벤치마크에서 우수한 성능을 보이는 Lucene의 HNSW 알고리즘을 기반으로 합니다.

2. 하이브리드 검색: 하이브리드 검색을 사용하여 BM25, 훈련된 스파스 모델(ELSER) 및 밀집 벡터와 같은 검색 방법을 결합하여 검색 결과를 최적화할 수 있습니다.

3. 문서 보안 및 규정 준수: Elasticsearch는 문서 및 필드 수준 보안을 갖춘 세부적인 역할 기반 액세스 제어를 제공하여 다양한 프레임워크와의 규정 준수를 보장합니다.

사용 사례:

1. 의미 검색: 단순한 텍스트 매칭을 넘어 의도와 문맥적 의미에 중점을 맞추고 싶은 의미 검색 응용 프로그램에 벡터 데이터베이스를 사용합니다.

2. 멀티 모달 검색: 텍스트, 벡터, 이미지, 오디오, 비디오, 지리적 위치 정보 또는 비정형 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터에서 포괄적인 검색을 수행합니다.

3. AI 기반 검색 경험: 벡터와 하이브리드 관련성을 사용하는 고급 GAI(생성 AI) 검색 경험을 위해 머신 러닝 기법으로 검색 기능을 보강합니다.

결론:

Elasticsearch의 벡터 데이터베이스는 사용자가 벡터의 힘을 활용하여 효율적인 검색을 만들 수 있도록 하면서 기존 텍스트 기반 검색 방법과의 호환성을 유지합니다. 하이브리드 검색과 문서 수준 보안 제어와 같은 견고한 기능을 갖춘 이 도구를 통해 개발자는 다양한 데이터세트에서 정확한 결과를 제공하는 정교한 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. 의미 검색이든 데이터 소스의 멀티 모달 탐색이든, Elasticsearch가 모든 것을 지원합니다.