Produktionsreife Vektordatenbank im Milliardenmaßstab – Elasticsearch

Die Open-Source-Vektordatenbank von Elasticsearch bietet eine effiziente Möglichkeit zum Erstellen, Speichern und Suchen von Vektoreinbettungen.

Kombinieren Sie Textsuche und Vektorsuche für hybrides Retrieval, um das Beste aus beiden Welten zu erhalten und für mehr Relevanz und eine größere Genauigkeit zu sorgen.

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Entdecken Sie die neuesten Innovationen, die Elasticsearch und Lucene zur ersten Wahl für Vektordatenbanken machen.

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Erfahren Sie, wie Sie Elasticsearch als Vektordatenbank für Einbettungen verwenden können, um Suchvorgänge zu unterstützen und Anwendungsfälle wie Retrieval Augmented Generation (RAG), Zusammenfassungen und Fragen und Antworten zu erstellen.

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Elastic ist das erste Unternehmen, das eine bessere binäre Quantisierung (BBQ) anbietet, eine Optimierung für Vektordatenbanken mit schnellerer, genauerer Vektorsuche und 95 % Speicherreduzierung.

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Elasticsearch – die am weitesten verbreitete Vektordatenbank

Kopieren Sie, um es in zwei Minuten lokal auszuprobieren

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

Was bringt mir eine Vektordatenbank?

  • Semantische Suche

    Konzentrieren Sie sich beim Suchen auf Intent und Kontextbedeutung, die über reine Textübereinstimmung hinausgehen.

  • Multi-modale Suche

    Durchsuchen Sie alle Ihre Daten – Text-, Vektor-, Bild-, Audio-, Video-, Geo- oder unstrukturierte Daten.

  • Generative-KI-Suche (GKI-Suche)

    Erstellen Sie Workloads für die Retrieval-augmentierte Generierung für GKI-Sucherlebnisse mit Vektor- und Hybridrelevanz.

Auswahl einer Vektordatenbank

Wählen Sie die Vektordatenbank aus, die für das von Ihnen angestrebte Vektorsucherlebnis am besten geeignet ist.

Andere Vektordatenbanken
Elasticsearch
Einbettungen

Speichern von Einbettungen

vollständig unterstützt

vollständig unterstützt (kostenlos)

Einbettungen erstellen

teilweise unterstützt

vollständig unterstützt (kostenpflichtig)

Elasticsearch — in Aktion

Erfahren Sie, wie Unternehmen KI-Suchanwendungen entwickeln, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Nutzern zu helfen, genau das zu finden, was sie suchen.

  • Kunden-Spotlight

    Reed, der größte Personalvermittler Großbritanniens, bringt Jobsuchende und Arbeitgeber mithilfe von Vektoreinbettungen in Elasticsearch zusammen.

  • Kunden-Spotlight

    Stack Overflow kombiniert die Fähigkeiten menschlicher Experten mit generativer KI, um das Abrufen vertrauenswürdiger Informationen aus den Wissensdatenbanken der Entwickler zu beschleunigen.

  • Kunden-Spotlight

    Adobe skaliert, verwaltet mehrere Anwendungsfälle und setzt Machine-Learning-Funktionen mit Elastic ein.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Vektordatenbank und wie funktioniert sie?

Eine Vektordatenbank speichert Informationen als Vektoren, also als numerische Darstellungen von Datenobjekten, die auch als Vektoreinbettungen bezeichnet werden. Sie verwendet Vektoreinbettungen für die multimodale Suche in einem riesigen Datensatz strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, zum Beispiel Bilder, Text, Videos und Audio. Vektordatenbanken werden zur Verwaltung von Vektoreinbettungen erstellt und bieten daher eine vollständige Lösung zur Datenverwaltung.