La base de données vectorielle la plus utilisée au monde : Elasticsearch
La base de données vectorielle d'Elasticsearch est un moyen efficace de créer, de stocker et de rechercher des plongements vectoriels, à grande échelle.
Associez la recherche textuelle à la recherche vectorielle pour bénéficier de la récupération hybride et ainsi obtenir les meilleures fonctionnalités assurant une précision et une pertinence optimisées.
Discover the latest innovations that make Elasticsearch and Lucene the top choice for vector databases.
Read blogLearn to use Elasticsearch as a vector database for embeddings, powering search and building use cases like retrieval augmented generation (RAG), summarization, and QA.
Discover more on Search LabsElastic is the first to offer better binary quantization (BBQ), an optimization for vector databases with faster, more accurate vector search and 95% memory reduction.
Learn more about BBQElasticsearch — the most widely deployed vector database
Copiez pour essayer localement en deux minutes
curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh
Base de données vectorielle d'un rang supérieur
Choisissez une base de données vectorielle en fonction de l'expérience de recherche vectorielle que vous souhaitez développer.
Autres bases de données vectorielles
Elasticsearch
Stockage des plongements
Prise en charge complète
Prise en charge complète (gratuite)
Génération de plongements
Prise en charge partielle
Prise en charge complète (payante)
Recherche des plongements
Prise en charge complète
Prise en charge complète (gratuite)
Recherche avec l'algorithme BM25
Prise en charge partielle
Prise en charge complète (gratuite)
Recherche hybride (algorithme BM25 + vecteurs)
Prise en charge complète
Prise en charge complète (gratuite)
Filtrage, recherche à facettes, agrégations
Prise en charge complète
Prise en charge complète (gratuite)
Recherche avec saisie semi-automatique
Aucune prise en charge
Prise en charge complète (gratuite)
Optimisation pour plusieurs types de données (textuelles, vectorielles, géographiques)
Prise en charge partielle
Prise en charge complète (gratuite)
Prise en charge pour plusieurs modèles de plongement
Prise en charge complète
Prise en charge complète (payante)
Modèle de recherche sémantique intégré
Aucune prise en charge
Prise en charge complète (payante)
Pipelines d'ingérence des données
Prise en charge partielle
Prise en charge complète (payante)
Outils d'ingestion (robot d'indexation*, connecteurs*, framework d'API, Beats, Fleet, agents)
Prise en charge partielle
Prise en charge complète (*payante)
Sécurité au niveau du champ et du document
Aucune prise en charge
Prise en charge complète (payante)
Outils d'observabilité (Kibana)
Aucune prise en charge
Prise en charge complète (gratuite)
Composants de l'interface utilisateur de recherche
Aucune prise en charge
Prise en charge complète (gratuite)
Requêtes canalisées - ES|QL (bientôt disponible)
Aucune prise en charge
Prise en charge complète (gratuite)
Commencez avec seulement quelques lignes de code
Générez des plongements, stockez-les et exécutez la recherche vectorielle grâce à l'API Elasticsearch que vous connaissez bien.
POST /_ml/trained_models/sentence-transformers__all-minilm-l6-v2/_infer
{
"docs": {
"text_field": "Jamaica's tropical climate brings warmth all year round"
}
}
Vos premiers pas avec la recherche vectorielle
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