프로덕션 준비가 완료된 수십억 규모의 벡터 데이터베이스 — Elasticsearch

Elasticsearch의 오픈소스 벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩을 생성, 저장 및 검색하는 효율적인 방법을 제공합니다.

텍스트 검색과 벡터 검색 을 결합한 하이브리드 검색을 통해 두 가지 기능의 장점을 결합하여 관련성과 정확도를 높입니다.

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Elasticsearch와 Lucene을 벡터 데이터베이스의 최고 선택으로 만드는 최신 혁신을 살펴보세요.

블로그 보기

Elasticsearch를 임베딩을 위한 벡터 데이터베이스로 사용하고, 검색을 강화하며, 증강 생성(RAG) 검색, 요약, Q&A와 같은 사용 사례를 구축하는 방법을 알아보세요.

Search Labs에서 자세히 알아보기

Elastic은 더 빠르고 정확한 벡터 검색과 95%의 메모리 감소를 통해 벡터 데이터베이스를 최적화하는 더 나은 바이너리 정량화(BBQ)를 최초로 제공합니다.

BBQ에 관해 자세히 알아보기

Elasticsearch - 가장 널리 배포된 벡터 데이터베이스

복사하여 2분 내에 로컬에서 시도

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

벡터 데이터베이스 통합

벡터 데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇일까요?

  • 시맨틱 검색

    텍스트 매칭을 넘어 의도와 문맥적 의미에 초점을 맞춰 검색합니다.

  • 멀티 모달 검색

    텍스트, 벡터, 이미지, 오디오, 동영상, 위치 정보 또는 비정형 데이터와 같은 모든 데이터를 검색합니다.

  • 생성형 AI 검색

    벡터 및 하이브리드 기술을 사용하여 생성형 AI 검색 환경을 위한 검색 증강 생성 워크로드를 구축하세요.

벡터 데이터베이스 상위 집합

구축하려는 벡터 검색 경험을 기반으로 벡터 데이터베이스를 선택하세요.

일부 벡터 데이터베이스
Elasticsearch
임베딩

임베딩 저장

전체 지원

전체 지원(무료)

임베딩 생성

일부 지원

전체 지원(유료)

Elasticsearch — 실제 사용 사례

조직들이 어떻게 AI 검색 애플리케이션을 구축하여 고객 경험을 개선하고 사용자가 원하는 것을 정확하게 찾을 수 있도록 돕는지 알아보세요.

  • 고객 스포트라이트

    영국 최대의 채용 대행사인 Reed는 Elasticsearch의 벡터 임베딩을 사용하여 구직자와 고용주를 연결합니다.

  • 고객 스포트라이트

    Stack Overflow는 개발자 지식 기반에서 신뢰할 수 있는 정보를 더 빨리 검색할 수 있도록 인간 전문가의 역량과 생성형 AI를 결합합니다.

  • 고객 스포트라이트

    Adobe는 Elastic을 통해 여러 사용 사례를 확장하고 관리하며 머신 러닝 기능을 활용합니다.

자주 묻는 질문

벡터 데이터베이스란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

벡터 데이터베이스는 정보를 벡터로 저장합니다. 벡터는 벡터 임베딩이라고도 알려진 데이터 객체의 수치 표현입니다. 이미지, 텍스트, 동영상, 오디오 등 정형, 비정형, 반정형 데이터로 이루어진 방대한 데이터 세트 전반에서 다중 모드 검색을 실행하기 위해 벡터 임베딩을 사용합니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 임베딩을 관리하기 위해 구축되었으므로 완벽한 데이터 관리 솔루션을 제공합니다.