Articles de blog

Informations pour les développeurs et articles pratiques de nos experts pour inspirer et dynamiser votre expérience de recherche

11 mai 2026

Apporter du dynamisme à Elasticsearch : intégration de la prise en charge native de l’API Prometheus

Interrogez Elasticsearch directement depuis des clients compatibles Prometheus via les points de terminaison natifs PromQL, de découverte et de métadonnées. Envoyez des données à Elasticsearch avec Prometheus Remote Write.

Apporter du dynamisme à Elasticsearch : intégration de la prise en charge native de l’API Prometheus
Personnaliser la recherche e-commerce : intégrer l’historique d’achat et les cohortes d’utilisateurs

11 mai 2026

Personnaliser la recherche e-commerce : intégrer l’historique d’achat et les cohortes d’utilisateurs

Découvrez comment créer une expérience de recherche e-commerce personnalisée dans Elasticsearch sans compromettre la gouvernance. Cet article explique comment mettre en avant les produits déjà achetés par un client et comment activer des politiques spécifiques à certaines cohortes selon les profils utilisateurs.

Un seul index, tous les médias : présentation de jina-embeddings-v5-omni

11 mai 2026

Un seul index, tous les médias : présentation de jina-embeddings-v5-omni

jina-embeddings-v5-omni vous permet d’intégrer du texte, des images, des vidéos et de l’audio dans un seul index Elasticsearch, et d’effectuer des requêtes sur tous ces éléments à la fois.

Percolateur Elasticsearch pour la gouvernance de la recherche e-commerce : traduire les requêtes ambiguës en stratégies de récupération contrôlée

4 mai 2026

Percolateur Elasticsearch pour la gouvernance de la recherche e-commerce : traduire les requêtes ambiguës en stratégies de récupération contrôlée

Découvrez comment utiliser le percolateur Elasticsearch pour mettre en œuvre la gouvernance de la recherche. Dans cet article, nous présentons les modèles nécessaires à la création d'un moteur de politiques gouverné en production et à l'élaboration d'une stratégie de récupération contrôlée.

Comment mesurer et améliorer le rappel de recherche Elasticsearch : de 0,43 à 0,75 avec la recherche hybride

Comment mesurer et améliorer le rappel de recherche Elasticsearch : de 0,43 à 0,75 avec la recherche hybride

Découvrez comment mesurer et améliorer le rappel de recherche dans Elasticsearch en combinant la recherche lexicale BM25 avec les embeddings vectoriels de Jina AI, en utilisant l’API rank_eval pour valider l’amélioration avec des données chiffrées.

Élaboration d'un plan de contrôle pour gérer la recherche dans le commerce électronique

1 mai 2026

Élaboration d'un plan de contrôle pour gérer la recherche dans le commerce électronique

Comment mettre en place un plan de contrôle géré pour le commerce électronique qui intègre des politiques de recherche conflictuelles en un seul plan d'exécution (sans modification du code).

Réindexation des flux de données en raison de conflits de mapping

24 avril 2026

Réindexation des flux de données en raison de conflits de mapping

Découvrez comment résoudre les conflits de mapping Elasticsearch en réindexant les flux de données. Cet article explique le processus de réindexation et comment garantir un mapping correct des nouvelles données.

Comment nous avons construit Elasticsearch simdvec pour faire de la recherche vectorielle l'une des plus rapides au monde

Comment nous avons construit Elasticsearch simdvec pour faire de la recherche vectorielle l'une des plus rapides au monde

Comment nous avons conçu Elasticsearch simdvec, la bibliothèque de noyaux SIMD optimisée manuellement qui alimente chaque requête de recherche vectorielle dans Elasticsearch.

Jina Embeddings v3 désormais disponible via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform

22 avril 2026

Jina Embeddings v3 désormais disponible via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform

Le modèle de fondation de recherche Jina, jina-embeddings-v3, est désormais déployable automatiquement via Model Garden sur Gemini Enterprise Agent Platform ; d’autres suivront. Exécutez jina-embeddings-v3 sur un seul GPU L4 au sein de votre propre VPC.

Prêt à créer des expériences de recherche d'exception ?

Une recherche suffisamment avancée ne se fait pas avec les efforts d'une seule personne. Elasticsearch est alimenté par des data scientists, des ML ops, des ingénieurs et bien d'autres qui sont tout aussi passionnés par la recherche que vous. Mettons-nous en relation et travaillons ensemble pour construire l'expérience de recherche magique qui vous permettra d'obtenir les résultats que vous souhaitez.

Jugez-en par vous-même