2026年5月4日
Elasticsearchの検索再現率を測定・改善する方法:ハイブリッド検索で0.43から0.75へ
Elasticsearchにおける検索再現率を測定および改善する方法を学びましょう。BM25の語彙検索とJina AIのベクトル埋め込みを組み合わせ、rank_eval APIを使用して実際の数値で改善効果を検証します。


Elasticsearchによるエンティティ解決、パート4:究極のチャレンジ
ショートカットを防ぐために設計された、非常に多様な「究極のチャレンジ」データセットにおけるエンティティ解決の課題の解決と評価。

ElasticsearchとLLMによるエンティティ解決(第2部):LLM判定とセマンティック検索によるエンティティのマッチング
Elasticsearch でのエンティティ解決にセマンティック検索と透過的なLLM判断を使用します。

最小スコアで意味的精度を確保
最小スコアしきい値を採用することで意味的精度を向上させます。この記事にはセマンティック検索とハイブリッド検索の具体的な例が含まれています。

GitHubのイシューをElasticsearchでクエリするChatGPTコネクターの構築
カスタムChatGPTコネクターの構築方法と、ハイブリッド検索して内部のGitHubイシューをクエリするElasticsearch MCPサーバーをデプロイする方法を学びましょう。

面倒な手間を省いたハイブリッド検索:リトリーバーによるハイブリッド検索の簡素化
線形および RRF リトリーバーのマルチフィールド クエリ形式を使用して Elasticsearch でのハイブリッド検索を簡素化する方法と、Elasticsearch インデックスに関する事前の知識なしでクエリを作成する方法について説明します。

コンテキストエンジニアリングにおけるハイブリッド検索の威力 - パート3
コンテキスト エンジニアリングとハイブリッド検索を使用して、集計、RBAC、非コンテンツ シグナルによって AI 出力の精度を向上させる方法を説明します。

コンテキストのためのYou Know - パート1:ハイブリッド検索とコンテキストエンジニアリングの進化
ハイブリッド検索とコンテキスト エンジニアリングが語彙の基礎からどのように進化し、次世代のエージェント AI ワークフローを可能にしたかを探ります。

2025年11月4日
Elasticsearch と SigLIP-2 による山頂のマルチモーダル探索
SigLIP-2 埋め込みと Elasticsearch kNN ベクトル検索を使用して、テキストから画像、画像から画像へのマルチモーダル検索を実装する方法を学びます。プロジェクトの焦点: エベレスト トレッキングでアマ ダブラム山の山頂の写真を探す。