Elasticsearch's vector database

Elasticsearch 的向量数据库是一个强大的工具，它使您可以有效地大规模创建、存储和搜索向量嵌入。通过结合文本搜索和向量搜索功能，它为您的检索需求提供了更高的相关性和准确性。

主要特点：

1. 向量存储：Elasticsearch 的向量存储基于 Lucene 的 HNSW 算法，该算法在向量搜索算法的基准测试中表现良好。

2. 混合检索：通过混合检索，您可以从 BM25、训练的稀疏模型 (ELSER) 和密集向量之类的检索方法的组合中进行选择，以优化搜索结果。

3. 文档安全和合规性：Elasticsearch 提供基于角色的细粒度访问控制，以及文档和字段级别的安全，以确保符合各种框架。

用例：

1. 语义搜索：将向量数据库用于语义搜索应用程序，在其中您希望关注意图和上下文含义，而不仅仅是简单的文本匹配。

2. 多模态搜索：跨文本、向量、图像、音频、视频、地理位置信息或非结构化数据等不同类型的数据执行综合搜索。

3. 人工智能驱动的搜索体验：通过机器学习技术增强您的检索能力，以获得使用向量和混合相关性的高级 GAI（生成式 AI）搜索体验。

结论：

Elasticsearch 的向量数据库使用户能够利用向量的强大功能创建高效的搜索，同时保持与基于文本的传统搜索方法的兼容性。凭借混合检索和文档级安全控制等强大的功能，此工具使开发人员能够构建复杂的应用程序，从而在不同的数据集上提供准确的结果。无论是语义搜索还是多模态数据源探索，Elasticsearch 都能满足您的需求！