是第一家实施这种方法的向量数据库供应商它使此功能可用于实际搜索工作负载减少必要的计算资源同时保持低查询延迟和高排名质量。

(Reciprocal

的正式发布以及一套全面的工具用于简化工作流程以构建基于混合搜索和检索增强生成

(retrieval

(BBQ)这是一种针对象量数据的尖端优化可在不影响准确性的情况下将向量数据的压缩率提高

Elasticsearch

向量数据库的用户提供此功能以减少和扩展依赖于大型数据集的工作负载。

此功能最初仅供

保持了高排名质量同时实现了与标量量化几乎相同的速度和存储效率。

其高压缩级别使组织能够有效地管理大型数据集并以可承受的价格扩展其向量存储和搜索操作。

此外BBQ

95%

混合搜索是管理搜索体验相关性的关键技术。

通过将词汇关键字搜索的精确度与语义搜索的上下文理解相结合电子商务目录搜索可以在获得语义理解的同时保持精确度。

此外RAG

LLM

虽然有几种方法可以实现混合搜索包括对分数进行加权但在检索方法之间规范分数的最简单方法是

首次在

作为技术预览版进行集成随后将可组合检索器retrievers抽象引入查询

/_search

semantic_reranking以实现第二阶段检索并提高相关性。

对于你的生产工作负载来说完整的相关性功能堆栈可以如此简单

retriever:

(RRF)均已向企业许可客户正式开放从而增强了可组合性和性能以实现自信的生产部署。

8.16

(Learning

Rules轻松排除特定结果确保你的用户获得更准确、更集中的搜索结果。

Elastic

现在也已普遍可用使你能够创建端点并使用来自流行推理提供商的机器学习模型。

这些端点可以在

semantic_text

现在支持新的可调整分块选项使用户可以灵活地修改我们针对向量化数据的原生分块策略从单词分块改为句子并调整分块窗口大小。

API

中快速执行此操作的能力可以加速对点击转化率产生积极影响的变化或完善对组织的关键见解的总结。

首先从可自定义的导航navigation选项开始开发人员可以直接访问重要的工具。

Playground

文档上传更加容易使文件实验更快、更高效。

结合将开发控制台请求导出到

Python

自行决定。

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Elastic、Elasticsearch、ESRE、Elasticsearch

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