全球使用最广泛的向量数据库 — Elasticsearch

Elasticsearch 的向量数据库为您提供了一种高效的方式来大规模创建、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，从而结合两者的优势，获得更高的相关性和准确性。

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向量数据库是您的起点...

您需要的不仅仅是一个向量数据库才能获得出色的搜索体验。Elasticsearch 包括一个完整的向量数据库、多种检索类型（文本、稀疏和密集向量、混合）以及您选择的机器学习模型架构。

使用聚合、过滤和分面以及自动完成功能构建您的搜索体验。在云、本地或气隙环境中运行您的搜索。

  • 生成嵌入

    在密集向量中捕获数据的含义、上下文和关联，并灵活选择嵌入模型。在索引数据时运行机器学习推理。

  • 存储嵌入

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

  • 搜索嵌入

    运行 kNN 搜索以适应您的用例 — 使用 Lucene 的 HNSW 索引的 ANN 以提高速度和规模，或使用精确匹配以获得最终的准确性。

  • Elasticsearch 开发人员依赖的丰富的过滤和分面功能框架，可用于向量搜索。

  • 使用混合检索，您可以从适合您的检索方法组合中进行选择：BM25、我们训练的稀疏模型 (ELSER) 和密集向量。

  • 应用文档级安全和合规性策略

    使用文档和字段级安全分配基于角色的精细访问控制。确保您在广泛采用的合规性框架中得到覆盖。

为什么要使用向量数据库？

  • 专注于意图和上下文含义，超越文本匹配进行搜索。

  • 搜索所有数据：文本、向量、图像、音频、视频、地理或非结构化数据。

  • 基于向量和混合相关性的 GAI 搜索体验检索增强生成。

向量数据库超集

根据您想要构建的向量搜索体验选择一个向量数据库。

一些向量数据库
Elasticsearch
嵌入

存储嵌入

完全支持

完全支持（免费）

生成嵌入

部分支持

完全支持（付费）

从几行代码开始

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

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

立即迈出向量搜索的第一步

全球使用最广泛的向量数据库 - 自 2019 年以来

用户和社区贡献者（例如您）促使 Elastisearch 在过去几年中添加了向量数据库功能。密集向量字段 (v7.2)、ANN 搜索 (8.0)、过滤 (8.2) 和聚合 (8.4) 以及向量搜索 GA (8.5) 为开发人员带来了出色的体验。

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