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超越传统搜索：Elasticsearch学习排序（LTR）的前沿技术
Elasticsearch Service
学习排序(LTR)使用一个经过训练的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型被用作第二阶段的重新排序器，用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文，并输出重排名后的文档：
点火三周
2024-04-23
95
0
Elasticsearch: 向量相似性计算 - 极速
elasticsearch
任何向量数据库的核心都是决定两个向量接近程度的距离函数。这些距离函数在索引和搜索过程中被多次执行。当合并数据段或在图中寻找最近邻居时，大部分的执行时间都花在了比较向量的相似性上。对这些距离函数进行微优化是值得的，我们已经从以前类似的优化中获益，例如，参见 SIMD，FMA。
点火三周
2024-04-23
90
0
Elasticsearch：创建自定义 ES Rally tracks 的分步指南
Elasticsearch Service
ES Rally 是一个用于测试 Elasticsearch® 性能的工具，它可以执行并记录对比测试。
点火三周
2024-04-22
104
0
Elasticsearch: 简化 K-NN 搜索的入门体验
Elasticsearch Service
在这篇博客文章中，我们将深入了解我们为使 K-NN（K-最近邻）搜索的入门体验更加轻松所做的努力！
点火三周
2024-04-22
157
0
Elasticsearch 新风向：OpenAI 聊天补全功能来袭！
Elasticsearch Service
我们激动地宣布，在 Elasticsearch 的最新创新中，我们集成了 OpenAI 聊天补全功能到 Elastic 的推理 API 中。这一新特性标志着我们在将尖端 AI 功能融入 Elasticsearch 的旅程中迈出了新的一步，提供了像生成类似人类文本补全这样的易用功能。
点火三周
2024-04-20
188
0
NLP vs LLMs：技术差异深度解析
Elasticsearch Service
随着人工智能技术的不断发展，它在无数行业中解决问题的能力日益增强。其中，让机器理解人类语言的关键在于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）。这两种技术提供了专门的解决方案，将人类沟通的能力与软件及机器的理解力连接起来。
点火三周
2024-04-18
167
0
联合前线：将安全分析与可观测性平台统一的五个原因
Elasticsearch Service
在这篇文章中，我们探讨了SREs（网站可靠性工程师）和安全分析师虽然角色不同，但共享了许多相同的目标。他们都采用主动监控和事件响应策略，以便在服务受影响之前识别并解决潜在问题。他们同样将组织的稳定性和弹性放在首位，目标是最小化停机时间和中断。
点火三周
2024-04-17
172
0
使用 LlamaIndex、Elasticsearch 和 Mistral 进行检索增强生成（RAG）
Elasticsearch Service
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库，结合RAG技术（检索增强生成）来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
点火三周
2024-04-15
464
0
Elasticsearch: 利用标记剪枝提高文本扩展性能
Elasticsearch Service
本篇博客将介绍腾讯云 Elasticsearch service 新版本中对ELSER性能的激动人心的新增强功能！
点火三周
2024-04-14
197
0
轻松将 ES|QL 查询结果转换为 Python Pandas dataframe
Elasticsearch Service
Elasticsearch 查询语言（ES|QL）为我们提供了一种强大的方式，用于过滤、转换和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。它设计简单易学易用，非常适合熟悉 Pandas 和其他基于数据框的库的数据科学家。实际上，ES|QL 查询产生的表格具有命名列，这就是数据框的定义！
点火三周
2024-04-14
196
0
Elasticsearch open Inference API 增加了对 Cohere Rerank 3 模型的支持
Elasticsearch Service
在最近的技术更新中，我们探索了一项新模型的集成，该模型旨在提升搜索结果的相关性和精确度。这一模型被称为“重排”（reranking），它通过对接现有的搜索系统提供的“前 n 个”搜索结果进行语义上的增强，从而改善了用户的搜索体验。
点火三周
2024-04-12
153
0
Elasticsearch：从 ES|QL 到 PHP 对象
Elasticsearch Service
从 elasticsearch-php v8.13.0 开始，您可以执行 ES|QL 查询，并将结果映射到 PHP 的 stdClass 对象或自定义类。
点火三周
2024-04-12
213
0
Elasticsearch向量搜索深度解析：与OpenSearch插件实现的比较与评估
Elasticsearch Service
在信息检索领域，向量搜索技术近年来成为了一个热门话题，它通过将文本转化为向量的方式，实现了更加精准和高效的搜索结果。在众多搜索引擎和数据库中，Elasticsearch和OpenSearch都提供了向量搜索的支持，但它们在实现方式上存在显著差异。Elasticsearch将向量搜索作为其核心功能之一直接内置于系统中，而OpenSearch则通过插件的形式提供类似功能。这种差异不仅影响了开发者的使用体验，也在性能和灵活性上造成了不同的影响。因此，理解这两种实现方式的特点及其背后的技术细节，对于选择合适的搜索解决方案至关重要。
点火三周
2024-03-25
868
0
加速多图向量搜索
Elasticsearch Service
vector-graphics
如我们之前所述， Lucene 以及 Elasticsearch 的近似 kNN 搜索基于在 HNSW 图中搜索每个索引段并组合所有段的结果来查找全局 k 个最近邻。当最初引入时，多图搜索是在单个线程中顺序执行的，一个接一个地搜索每个段。这带来了一些性能损失，因为搜索单个图的大小是亚线性的。在Elasticsearch 8.10中，我们并行化了向量搜索，如果线程池中有足够的可用线程，则在 kNN 向量搜索中为每个段分配一个线程。由于这一变化，我们在夜间基准测试中看到查询延迟下降到之前值的一半。
点火三周
2024-03-25
828
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查询+缓存 —— 用 Elasticsearch 极速提升您的 RAG 应用性能
Elasticsearch Service
在这个数据驱动的时代，我们对于信息的检索和处理速度有着前所未有的需求。尤其是在生成式人工智能（AI）应用领域，如何高效地处理和响应用户的查询成为了技术创新的前沿。本文将介绍如何利用 Elasticsearch 作为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的缓存层，大幅提升应用性能，减少成本，并确保生成响应的质量。
点火三周
2024-02-06
888
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生成式人工智能在公共部门的未来
Elasticsearch Service
最近，我与IDC政府洞察研究副总裁Adelaide O’Brien坐下来讨论了全球公共部门中生成式人工智能的当前和未来状态。整个对话可以点播观看，但我也想强调讨论中的一些要点。我们的目标是讨论我们现在看到的用例，公共组织面临的障碍，以及关于组织如何利用生成式人工智能为员工、选民和更大的数字化转型带来价值的最佳实践。
点火三周
2024-01-02
723
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改进 Filebeat 内存分配
Elasticsearch Service
在最近一次团队远足中，工程团队讨论了一个主题，即提高Filebeat的性能。我们的想法是生成和审查pprof性能分析文件，识别代码库中的改进区域。特别是，我们研究了在特定日志使用场景下的内存性能分析文件。
点火三周
2024-01-02
786
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Elastic 售后支持中心转向语义搜索
Elasticsearch Service
在详细介绍我们对弹性®支持中心所做的更改及其对客户的影响之前，重要的是我们要先解释一下语义搜索的概念。从本质上讲，语义搜索是一种使用AI返回更相关搜索结果的搜索方法。请观看这个简短的视频，解释这个概念：
点火三周
2023-12-28
612
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Apache Lucene 9.9，有史以来最快的 Lucene 版本
Elasticsearch Service
elasticsearch
lucene
Apache Lucene开发一直充满活力，但最近几个月尤其见证了对查询评估的大量优化。这里没有一个可以单独突出的优化，而是围绕机械同情（Mechanical Sympathy，在计算机编程和系统设计领域被广泛使用的术语。它指的是开发者对于他们的软件在硬件上运行时的深入理解，包括了解计算机的硬件架构如何影响软件性能。简而言之，就是软件设计者对于他们的程序如何有效利用硬件资源的认识和优化。）和改进的算法组合的许多改进。
点火三周
2023-12-28
671
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Elasticsearch 实战：使用ES|QL高效分析腾讯云审计日志
操作审计
网络安全
Elasticsearch Service
日志分析
在当今数字化的世界里，安全防护能力的构建已成为每个组织不可或缺的重心。特别是在安全分析领域，Elasticsearch 的应用已经超越了传统的搜索引擎功能，成为了一种强大的安全信息和事件的管理及分析工具，尤其是在处理和分析大量复杂数据的场景中。而在众多安全分析应用中，对审计日志的分析无疑占据了一席之地，成为了这一领域的核心。在我接触过的安全项目中，无论是维护网络安全的壁垒，还是揭示潜在的安全漏洞，审计日志的分析总是扮演着不可或缺的角色。从企业的角度来看，能够高效、准确地分析审计日志，就意味着能更好地理解安全威胁，从而采取更加有力的防御措施。
点火三周
2023-12-04
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