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  • CONTEXTE
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Effectuer des recherches kNN avec votre IA

Connectez votre IA à Elasticsearch pour trouver des données basées sur le sens plutôt que sur de simples mots-clés. Une fois la connexion établie, votre agent peut interroger vos vecteurs directement.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment effectuer des recherches de similarité kNN avec mon IA ?

Votre IA utilise le connecteur Elasticsearch Vector pour exécuter des recherches vectorielles multidimensionnelles sur vos index. Cela permet à votre agent d'extraire des correspondances sémantiques que les recherches par mots-clés ignorent souvent. Vous verrez ci-dessous comment l'IA interagit avec vos données.

Résultats de recherche

Ce que ces recherches vous apportent

L'IA transforme vos questions en langage naturel en requêtes vectorielles.

SÉMANTIQUE

Correspondances par le sens

L'IA trouve des documents qui partagent la même intention ou le même concept que votre requête. Elle analyse les vecteurs sous-jacents plutôt que de simplement chercher des mots identiques.

CONTEXTE

Récupération de données profondes

Votre agent extrait le contexte pertinent de vos index Elasticsearch. Cela fournit le bagage nécessaire à votre IA pour répondre précisément à des questions complexes.

PERTINENCE

Résultats de haute précision

Grâce au kNN, l'IA cible les éléments mathématiquement les plus proches. Vous obtenez des résultats qui sont réellement liés au sujet traité.

HUMAIN

Révision manuelle nécessaire

L'IA identifie les correspondances les plus proches, mais c'est à vous de décider si la relation sémantique est utile pour votre tâche spécifique.

Le flux

Ce que fait votre IA lors d'une recherche.

L'IA se charge de traduire votre intention en une requête vectorielle.

  1. Identifier la cible

    L'IA analyse votre demande et détermine quel index spécifique contient les vecteurs nécessaires à la recherche.

    get_index

  2. Exécuter la recherche

    L'agent lance la requête de similarité sur l'index désigné pour trouver les plus proches voisins.

    search

  3. Traiter les résultats

    L'IA convertit les correspondances vectorielles brutes en informations lisibles.

    search

  4. Fournir les réponses

    Votre agent présente les résultats les plus pertinents de l'index Elasticsearch pour répondre à votre question.

    search

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer vos premières recherches vectorielles.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms d'index ou vos termes de recherche réels.

Elasticsearch Vector Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_kUWPWShL0BRuDE0k7qrS1ZYbK8Cj21vwQZnEsEiQ/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Elasticsearch Vector capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "elasticsearch-vector-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_kUWPWShL0BRuDE0k7qrS1ZYbK8Cj21vwQZnEsEiQ/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Trouve les documents dans l'index 'product_docs' qui sont sémantiquement proches de 'comment réinitialiser mon mot de passe'.

  • Cherche dans l'index 'customer_feedback' les entrées qui correspondent au sentiment 'l'utilisateur est frustré par la latence'.

  • En utilisant l'index 'knowledge_base', trouve toutes les entrées liées au concept de 'traitement asynchrone'.

  • Effectue une recherche de similarité dans 'legal_contracts' pour trouver des clauses proches des 'dispositions de force majeure'.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Elasticsearch Vector une seule fois, puis interrogez.

Liez votre compte une seule fois. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez immédiatement interroger vos index via votre client IA.

Connecter Elasticsearch Vector à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle modifier les paramètres de mon index Elasticsearch ?

    Non. L'IA peut uniquement lire les données via les outils fournis ; elle ne peut pas modifier vos index ou vos configurations.

  • 02

    L'IA supprime-t-elle mes données vectorielles ?

    Non. Ce connecteur est en lecture seule. Il n'a aucune capacité de suppression ou d'écrasement de vos données existantes.

  • 03

    Puis-je effectuer des recherches sur plusieurs index à la fois ?

    L'IA peut effectuer des recherches sur les index spécifiques que vous lui indiquez à l'aide des outils disponibles.

  • 04

    Dois-je fournir moi-même les embeddings vectoriels ?

    Non. L'IA utilise les vecteurs déjà stockés dans vos index Elasticsearch pour effectuer les calculs de similarité.

  • 05

    L'IA va-t-elle suggérer la création de nouveaux index ?

    Non. L'IA peut uniquement interagir avec les index déjà présents dans votre environnement Elasticsearch.

  • D'autres questions sur Elasticsearch Vector ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Elasticsearch Vector

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