搜索 API 和开发人员工具

面向开发人员的超全面的搜索工具包

利用快速、灵活的工具、稳健的 API 和强大且值得信赖的 Elasticsearch,开发团队可构建具有文本搜索、向量搜索、混合搜索、语义搜索和其他 Machine Learning 功能的 Search AI 应用程序,而且所有应用程序都可以按照他们的具体要求进行定制。

在 Elasticsearch 中原生驱动大规模多语言相关性。Jina 嵌入模型和重排序器可为搜索、RAG 和 AI 智能体提供覆盖 30 多种语言的高精度 GPU 加速推理。

探索 Jina 搜索模型

混合对话式搜索已准备就绪,可实现强大的 RAG 和对话式搜索体验。

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了解如何轻松利用 Elasticsearch 构建高级搜索体验。

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Elasticsearch - 部署最广泛的向量数据库

在两分钟内复制到本地进行试用

curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh

为打造任何搜索体验奠定坚实的基础

几十年来,开发人员一直依靠 Elasticsearch 的速度、扩展性和相关性来构建最重要的搜索功能。

  • 灵活采集

    不限平台,不限数据,不限位置

    使用连接器、开放式爬虫、API 或 JSON 导入,以您的方式索引、丰富和同步数据。

  • 分析调整重复

    实时情报,可落地的洞察

    利用行为分析了解用户行为,以便进行必要的改进和调整。

  • 适应未来需求的搜索

    由机器学习和向量搜索提供支持

    为 LLM 和生成式 AI 添加专有数据,以提升相关性和准确性。利用机器学习驱动的向量搜索,即时发现类似数据。

  • 语义搜索

    使用 Jina AI 模型进行多语言搜索

    通过原生 Jina AI 或第三方模型,直接在 Elasticsearch 中实现 GPU 加速的多语言检索和重新排序。

  • 地理空间

    快速的地理空间查询

    使用 Elasticsearch 以最快速度存储和查询地理空间数据。使用 Kibana 可视化、检测异常,并轻松解决基于位置的挑战。

  • 混合搜索

    一项结合两者优势的搜索技术

    借助倒数排序融合(RRF),将词法关键词搜索与语义搜索的上下文理解相结合,提供统一且更优的结果集。

检索增强生成

使用 Elasticsearch 增强 RAG 工作流

了解如何在 RAG 工作流中使用 Elastic 增强生成式 AI 体验。使用专有数据源轻松同步实时信息,以获得最佳、最相关的生成式 AI 响应。

可组合性

语义搜索变得简单

在几分钟内实施语义搜索,从专有数据源同步实时数据,以获得相关响应。在 Elastic Inference Service (EIS) 上使用 Jina AI 模型或推理 API 来应用您选择的模型。然后连接到带有 semantic_text 数据类型的索引,同步并开始构建。

检索器

抽象出检索器

使用检索器(标准、kNN、RRF)处理复杂的搜索操作,这些检索器现在已普遍可用。轻松将它们集成到检索器树中,实现模块化、可组合的搜索管道。测试不同的检索策略,微调评分,应用过滤器并优化性能,同时维护与传统查询的向后兼容性。

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