全球使用量最大的矢量数据库 — Elasticsearch

使用 Elasticsearch 的向量数据库，您可以大规模、高效地创建、存储和搜索向量嵌入。

将文本搜索和向量搜索结合起来进行混合检索，实现两种功能的强强联合，从而提高相关性和准确性。

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Discover the latest innovations that make Elasticsearch and Lucene the top choice for vector databases.

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Learn to use Elasticsearch as a vector database for embeddings, powering search and building use cases like retrieval augmented generation (RAG), summarization, and QA.

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Elastic is the first to offer better binary quantization (BBQ), an optimization for vector databases with faster, more accurate vector search and 95% memory reduction.

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Elasticsearch — the most widely deployed vector database

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curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
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向量数据库是您的起点……

要获得出色的搜索体验，您需要的不仅仅是向量数据库。Elasticsearch 包括一个完整的向量数据库、多种类型的检索（文本、稀疏和密集向量、混合），以及您选择的 Machine Learning 模型架构。

通过聚合、筛选、分面搜索和自动完成来打造您的搜索体验。在云、本地或受隔离网闸保护环境中运行搜索。

  • 生成嵌入

    在密集向量中捕获数据的含义、上下文和关联，并可灵活地选取嵌入模型。在为数据创建索引时运行 Machine Learning 推理。

  • 存储嵌入

    Elasticsearch 的向量存储基于 Lucene 的 HNSW。这个方法在向量搜索算法的比较基准测试（参见 luceneknn）中表现良好。

  • 搜索嵌入

    运行 kNN 搜索以满足您的用例需求 — 使用 Lucene 的 HNSW 索引进行快速、大规模的 ANN 或精确匹配以获得最终的准确性。

  • 使用筛选器和分面搜索来细化搜索

    Elasticsearch 开发人员所依赖的一项丰富的筛选和分面搜索功能，可用于向量搜索。

  • 将检索方法与混合搜索相结合

    使用混合检索，从各种检索方法的组合中选取适合您的方法：BM25、我们训练过的稀疏模型 (ELSER) 和密集向量。

  • 应用文档级安全性和合规性策略

    分配具有文档和字段级安全性的细粒度基于角色的访问控制。了解您的覆盖范围涵盖广泛采用的合规性框架。

为什么要使用向量数据库？

  • 语义搜索

    专注于意向和上下文含义，并在文本匹配的基础上另外进行搜索。

  • 多模式搜索

    搜索您的所有数据：文本、向量、图像、音频、视频、地理位置或非结构化数据。

  • 生成式 AI 搜索

    通过向量和混合相关性的 GAI 搜索体验实现检索增强生成。

向量数据库超集

根据您想要打造的向量搜索体验来选择向量数据库。

部分向量数据库
Elasticsearch
嵌入

存储嵌入

全面支持

全面支持（免费）

生成嵌入

部分支持

全面支持（付费）

只需几行代码即可开始

使用熟悉的 Elasticsearch API 生成嵌入、存储嵌入并运行向量搜索。

POST /_ml/trained_models/sentence-transformers__all-minilm-l6-v2/_infer
{
  "docs": {
    "text_field": "Jamaica's tropical climate brings warmth all year round"
  }
}

即刻开始使用向量搜索

自 2019 年以来全球使用量最大的向量数据库

在过去的几年中，在像您这样的用户和社区贡献者的引领下，Elastisearch 添加了向量数据库功能。密集向量字段（v7.2）、ANN 搜索 (8.0)、筛选(8.2) 和聚合 (8.4)，以及向量搜索 GA (8.5) 功能的加入，为开发人员带来了绝佳的体验。

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