What is Elasticsearch's vector database?
Ключевые особенности:
1. Хранение векторов: хранение векторов в Elasticsearch основано на алгоритме Lucene HNSW, который показывает хорошие результаты в тестах производительности алгоритмов векторного поиска.
2. Гибридный поиск: с помощью гибридного поиска вы можете выбирать из комбинации методов поиска, таких как BM25, обученные разреженные модели (ELSER) и плотные векторы для оптимизации результатов поиска.
3. Защита документов и соответствие нормативам: Elasticsearch предлагает детальный ролевой контроль доступа с защитой на уровне документа и поля, обеспечивая соответствие различным регламентам.
Варианты использования:
1. Семантический поиск: используйте векторную базу данных для приложений семантического поиска, в которых вы хотите сосредоточиться на цели и контекстном значении сверх простого совпадения текста.
2. Мультимодальный поиск: выполняйте комплексные поиски по различным типам данных, включая текст, векторы, изображения, аудио, видео, геолокационную информацию или неструктурированные данные.
3. Поиск на основе ИИ: расширяйте свои возможности поиска с помощью методов машинного обучения для продвинутого поиска GAI (генеративного ИИ) с использованием векторов и гибридной релевантности.
Заключение:
Векторная база данных Elasticsearch позволяет пользователям создавать эффективные поисковые запросы, используя мощь векторов и сохраняя совместимость с традиционными методами текстового поиска. Благодаря надежным функциям, таким как гибридный поиск и управление защитой на уровне документа, этот инструмент позволяет разработчикам создавать сложные приложения, которые обеспечивают точные результаты для различных наборов данных. Будь то семантический поиск или мультимодальное исследование источников данных, Elasticsearch поможет вам!More information on Elasticsearch's vector database
Top 5 Countries
Traffic Sources
Elasticsearch's vector database Альтернативи
Больше Альтернативи-
Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.
-
Создавайте мощные приложения на основе искусственного интеллекта вместе с Supabase Vector. Храните, выполняйте запросы и индексируйте векторные внедрения, используя Postgres и набор инструментов Supabase AI.
-
Узнайте о клиентской векторной поисковой системе: легко встраиваемый, позволяющий вести поиск и кэшировать. Усовершенствуйте свои приложения с помощью эффективного векторного поиска.
-
SvectorDB позволяет настроить базу векторов без сервера менее чем за 120 секунд, что идеально подходит для чат-ботов RAG, поиска документов и рекомендаций.
-
Познакомьтесь с Milvus, популярной векторной базой данных для корпоративных пользователей. С легкостью храните, индексируйте и управляйте крупномасштабными векторами встраивания. Повышайте скорость поиска и создавайте сервисы поиска по сходству, используя передовые SDK и алгоритмы индексирования Milvus. Идеально подходит для развертывания машинного обучения и управления крупномасштабными наборами данных векторов.