解决方案 #1 - 获取在集群上运行的任务列表其实这并不是问题，即使您在 Kibana 中看到这条消息，Elasticsearch 也会在后台运行重建索引 API。...= false 来存储重建索引 API 的结果，这样您就能使用 _task API 来获取重建索引 API 结束时的状态（也可以从“.tasks”索引获取文档，如 wait_for_completion...，响应将类似于以下内容：{ "task" : "a9Aa_I_ZSl-4bjR5vZLnSA:247906"}您需要保留这里提供的任务，搜索重建索引的结果时会用到（您将看到已创建的文档数、冲突甚至是错误...这些错误中 99% 是源索引和目标索引之间的字段类型不匹配。如果在定义了映射或模板后，问题仍然存在，则表明某些文档可能无法建立索引，并且默认情况下不会记录错误。...从 v7.11 开始，我们发布了一项新功能，让您无需为数据重建索引，这项功能称为“运行时字段”。使用这个 API 可以修复错误，而无需为数据重建索引，因为您可以在索引映射或搜索请求中定义运行时字段。
pretty" 通过此API，你可以获取集群的完整状态信息，包括所有索引的详细信息、节点状态、路由表等。由于返回的信息量非常大，通常可以使用查询参数来过滤需要的数据。 3....pretty" 获取集群中所有节点的详细统计信息，包括索引、搜索、缓存、JVM内存使用、线程池使用情况等。 6....v" 使用此API，我们可以获取集群中所有分片的详细信息，包括分片ID、索引名称、分片类型（主分片或副本分片）、所在节点、分片状态等。这对于了解分片的分布情况和状态非常有用。 15....pretty" 这个API用于检索集群中当前正在执行的任务信息。它返回了任务的ID、类型、开始时间、运行时长以及任务描述等。通过监控任务管理API，我们可以了解集群的负载情况和长时间运行的任务。...pretty" 此 API 允许您检索有关集群快照的详细信息，快照是Elasticsearch用于备份和恢复索引的机制。 23.
背景 众所周知，Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜索服务。...步骤 假设之前我们已经存在一个blog索引，因为更换分词器需要对该索引中的数据进行重建索引，以便支持业务使用新的分词规则搜索数据，并且尽可能使这个变化对外服务没有感知，大概分为以下几个步骤： 新增⼀个索引...则会报 version confilct 的错误，那么索引操作就会失败。...当然有啦，虽然覆水难收，通过调用 _tasks API： POST _tasks/task_id/_cancel 这里的 task_id 就是通过上面的查询任务接口获取的任务id（任务要支持取消操作，即...POST /blog/_search { "query": { "match": { "author": "james" } } } 如果搜索结果达到我们的预期目标，至此，数据索引重建迁移完成
背景 众所周知，Elasticsearch是⼀个实时的分布式搜索引擎，为⽤户提供搜索服务。...步骤 假设之前我们已经存在一个blog索引，因为更换分词器需要对该索引中的数据进行重建索引，以便支持业务使用新的分词规则搜索数据，并且尽可能使这个变化对外服务没有感知，大概分为以下几个步骤： 新增⼀个索引...则会报 version confilct 的错误，那么索引操作就会失败。...当然有啦，虽然覆水难收，通过调用_tasks API： POST _tasks/task_id/_cancel 这里的 task_id 就是通过上面的查询任务接口获取的任务id（任务要支持取消操作，即...POST /blog/_search { "query": { "match": { "author": "james" } } } 如果搜索结果达到我们的预期目标，至此，数据索引重建迁移完成
Memory 记忆 记忆类型 记忆可以被定义为用于获取、存储、保留和后续检索信息的过程，人类大脑中主要有三种类型的记忆。 1....由于API数量众多，LLM首先可以访问API搜索引擎，找到合适的API调用，然后使用相应的文档进行调用。 在API-Bank工作流程中，LLM需要做出三次决策，每一步都可以评估决策的准确性： 1....确定要调用的正确API：如果不够好，则LLM需要迭代地修改API输入（例如决定搜索引擎API的搜索关键字）； 3. 基于API结果的响应：如果结果不满意，则模型可以选择改善并再次调用。...，使用LLM来评估需要深入专业知识领域的性能存在问题，可能会导致LLM不知道内在缺陷，无法很好地判断任务结果正确性。...长期规划和任务分解方面的挑战 在较长的对话历史中进行规划，并有效地探索解决方案空间仍然具有挑战性；语言模型在面对意外错误时很难调整计划，与从试验和错误中学习的人类相比，稳健性较差。 3.
业务部署在CVM，使用弹性伸缩（AS）管理集群：使用Loglistener采集，特别需要注意的是AS缩容的时候会销毁CVM，但不销毁数据盘。...需要注意的是，多个pod 共享数据卷，所以每个pod 里的程序写日志时，日志名要区分； 例如引入pod_ip 字段，该值可通过export输出变量获取。...针对业务日志没上传完就进行缩容的情况，我们可以配置 preStopHook 等待日志上传完，再删除pod ；但是节点异常导致pod重建还是无法保证日志文件不丢失。...对于复杂的监控告警需求，建议通过搜索日志API 检索日志到本地统计分析，再上报到云监控，并配置告警。...image.png 3.4 关键字监控 通过检索关键字，监控包含关键字的场景。例如监控服务的ERROR日志，是否频繁重启，读写数据库错误，慢查询请求等等。
禁用类型提示 当应该使用的索引已经存在而没有在其映射中定义类型提示并且映射模式设置为严格时，可能需要禁用类型提示的写入。在这种情况下，写入类型提示会产生错误，因为该字段无法自动添加。...禁用类型提示可能会导致无法从 Elasticsearch 正确检索文档，以防多态数据或文档检索可能完全失败。 地理空间类型 像Point&这样的地理空间类型GeoPoint被转换为纬度/经度对。...IndexOperations 定义索引级别的操作，例如创建或删除索引。 DocumentOperations 定义基于 id 存储、更新和检索实体的操作。...可以使用@Setting注释设置将要创建的索引的详细信息，请参阅索引设置以获取更多信息。...使用 Spring Data Elasticsearch 存储库时支持自动创建索引和编写映射 7.1弹性搜索模板 自 4.0 版起，不推荐使用 ElasticsearchTemplate，请改用 ElasticsearchRestTemplate
如果其中一个请求失败，则顶级错误标志设置为 true，错误详细信息将在相关请求下报告。使用多线程客户端索引数据：发送批量请求的单个线程将无法充分利用 Elasticsearch 集群的索引能力。...Use Auto-generated IDs：当使用显式 id 索引文档时，Elasticsearch 需要检查是否已经存在具有相同 id 的文档，这是一个代价高昂的操作。...使用索引模板：索引模板可以帮助你自动将设置和映射应用于新索引。为每个索引配置至少一个副本：副本分片提供数据的冗余副本，并增加服务于读取请求（如搜索或检索文档）的能力。...如果你的查询具有日期范围过滤器，则按日期组织数据：对于日志记录或监控场景，按每日、每周或每月组织索引并获取指定日期范围的索引列表有助于提高性能。...Elasticsearch 只需要查询一个较小的数据集，而不是整个数据集，当数据过期时，很容易收缩/删除旧索引。索引状态管理：定义自定义管理策略以自动执行日常任务并将其应用于索引和索引模式。
这个方法通常应用在大规模数据检索任务中，特别是在处理非常大的数据数据库时表现出色。 IVFPQ 中包含了两个关键概念： 倒排索引（Inverted File）： 这是一种数据结构，用于加速搜索。...总结 IVFPQ的搜索流程结合了乘积量化和倒排索引的优势，通过在低维度的码本上建立倒排索引，既提高了搜索效率，又在倒排列表剪枝和精确匹配阶段进行了优化，以实现在大规模数据数据库中的快速数据检索。...这种方法在保持搜索效率的同时，能够提供较高的检索准确性。...这可以帮助生成模型更快地获取潜在的参考数据。 检索结果的引导生成： 利用 IVFPQ 检索的结果来引导生成模型。可以将检索到的信息作为生成模型的输入或上下文，以确保生成的文本更加相关。...模型的集成： 在检索增强生成任务中，可以考虑集成多个模型，其中之一专注于检索，而另一个专注于生成。IVFPQ 技术可以帮助检索模型更有效地工作。
先打个招聘广告：微信搜索诚招后台开发，没有搜索开发经验的新同学也可以，有兴趣的同学直接发送简历至：senyang@tencent.com 二、背景 先来看一下维基对搜索引擎的定义：搜索引擎是一种信息检索系统...大家最熟悉的商业搜索系统莫过于baidu、google，而ElasticSearch （ES）是迄今为止最为成功的开源搜索引擎。在搜索引擎中，通常会采用倒排索引，用以提升检索性能。...Searcher从Indexer拉取已建完索引，提供在线检索服务，Searcher模块中不同节点的索引数据完全一致，互为镜像。Indexer同步承担了索引管理功能，为无法扩容的单点。...全量索引更新 全量索引重建为定期任务，indexer从WBT扫描全部文档重建索引，通过WFS推送至Searcher。...Leader收到Indexer的建库任务完成后，通知Searcher中对应分组的节点进行库数据加载及下线对应的旧库。 索引的每次全量重建完都会形成一轮完整的索引，这类似于存储系统中的快照。
2.1 症状1：非活动（检索/写入）状态资源利用率也非常高 症状详情：每个分片都消耗资源（CPU /内存）。即使没有索引/搜索请求，分片的存在也会消耗集群开销。...这会在搜索线程池中创建排队任务，从而导致搜索拒绝。 场景2：磁盘I/O速度慢或在某些情况下完全饱和的CPU导致搜索排队。 2.2.2 解决方案 1、创建索引时采用1主分片&1副本模型。...2、 Elasticsearch 5.1或更高版本支持搜索任务取消，这对于取消显示在任务管理API中慢查询任务非常有用。 任务管理： 1GET _tasks?...如果存在更多数据，则缓存的数据将很快被逐出，导致操作系统层面页面错误增加。 2.4.1 问题描述 文件系统缓存没有足够的内存来缓存经常查询的索引部分。...source[] 执行检索的请求body体 5.6 日志审计（高阶功能，低版本非付费会员建议跳过） 拥有金牌会员或铂金会员订阅的客户（包括Elastic安全功能）可以打开审核日志以捕获有关查询的更多详细信息
Metastore 存储计划查询、正在进行和先前执行的语句的状态以及其他信息。HiveServer 会定期轮询 Metastore 以检索将要执行的预定查询。...此默认设置有助于防止您无意中运行新的计划查询。您必须显式启用新的计划查询。调度查询可以在错误的时间保持集群处于唤醒状态。...定期重建物化视图 使用物化视图可以提高查询性能。当新数据添加到基础表时，您需要刷新物化视图内容。您可以安排此任务，而不是手动重建实体化视图。重建会定期发生，并且对用户是透明的。...您还可以使用信息架构来监控计划的查询执行。 查询信息模式以获取有关计划的信息。...预定查询到期并且 HiveServer 实例已检索其信息。 EXECUTING。HiveServer 正在以可配置的时间间隔执行查询和报告进度。 FAILED。由于错误或异常，查询执行已停止。
2 向量数据库信息及设置2.1 向量数据库实例信息显示有关数据库实例的关键详细信息，例如实例 ID、地域、容量、配置等。...数据库管理方面基于向量数据库可进行在线的数据库增加、删除和管理。集合管理涵盖了集合的创建、删除操作，以及查看集合信息和内容。索引管理方面可进行集合索引在线查看及重建等操作。...用户可以通过表单形式输入搜索条件，也可以通过JSON数据进行检索这种多样性的检索方式可以让用户根据不同的需求和偏好选择最适合的查询方法，无论是简单的数据查询还是更复杂的搜索需求。...6.4 文本/图像检索文本/图像检索任务在大规模文本/图像数据库中搜索与指定图像最相似的结果。存储在向量数据库中的文本/图像特征通过高性能索引实现高效的相似度计算，返回匹配的文本/图像结果。...例如，与大语言模型配合使用可构建企业专属的知识库，推荐系统可基于用户特征向量化进行相似度计算，问答系统通过向量存储和检索提高响应速度和准确性，文本/图像检索任务可以高效搜索相似内容。
与传统的查询候选匹配方法不同，作者的方法使用端到端生成模型直接预测候选ID，避免了任何离散的、不可微分的内积搜索或索引。使用自回归解码和beam搜索，可以检索多个可行的候选集。...一个重要的区别是，在生成图像时，少数不正确的标记会导致图像中的小的错误或噪声。相比之下，本方法中一个错误的token将意味着推荐系统预测一个不同的或不存在的item。 使用这些语义ID有很多好处。...RQ-VAE对 VQ-VAE 的编码器输出使用残差量化来实现更低的重建误差。局部敏感哈希(LSH) 是用于聚类和近似最近邻搜索的流行技术。...自编码器联合训练codebook和编码器-解码器，仅使用语义ID重建输入。 图3说明了通过残差量化生成语义标识的过程。...由于新增item在训练数据中没有用户表达，因此使用随机原子ID表示item的现有推荐模型无法检索新item作为潜在候选集。相反，TIGER可以轻松地以端到端方式执行冷启动推荐。
这些 Agent 也可以为 LLM 提供一种方法来反思它是否正在犯错误以及它必须采取的步骤来成功完成一个任务。...例如，假设一个 LLM 应用程序编写一些 SQL 代码来执行一个任务，比如在数据库中检查库存水平，但它在代码中做了一个错误。对于标准的“朴素” LLM 应用程序，这个错误就是终点。...这可能是语法上的一个小变化，但没有 Agent，LLM 没有办法推理它的错误。 使用 Vector Magic 和 RAG 来对抗幻觉 有时候你使用的 LLM 可能无法访问完成预定任务所需的所有信息。...这就是 RAG 的用武之地，外部数据库通常用向量进行语义索引，这就是最近你可能经常听说向量数据库和向量搜索工具的原因。...要理解这为什么如此强大，想象一下搜索引擎。用户通常没有办法改进搜索引擎查询；如果结果略有偏差，那么就没有办法告诉搜索引擎“再试一次但排除关于 X 的答案”，例如，或者“给 Y 更多权重”。
面对海量的信息数据，为满足用户需求，顺应信息时代快速获取信息的趋势，聪明的开发者们在进行搜索引擎开发时对这些信息数据进行逆向运算，研发了“关键词——文档”形式的一种映射结构，实现了通过物品属性信息对物品进行映射时...基本的构建方法如下： S1: 通过一系列的处理将文档集合转化为“词项ID—文档ID”对； S2: 对词项ID、文档ID进行排序，将具有相同词项对文档ID归并到该词项所对应的倒排记录表中，效果如图3所示；...3.2.2 多遍扫描构建 多遍扫描主要用于构建索引时获取关于文档的更多相关信息，如一些词项TF-IDF指标、词频、文档内容关系等，以丰富倒排记录表的内容，为搜索引擎进行功能扩充；在工业流水线上，单遍扫描构建索引由于其查询类型的丰富度不够...3.2.3 分布式构建 对于一些大型搜索引擎如Web搜索引擎，单台机器已无法支撑其索引构建，需要多台机器组成集群对其进行分布式处理，将构建成的倒排索引进行分割，分布在多台机器上，每台机器各自形成独立的索引结构...所以大型搜索引擎往往更倾向于周期性重建索引，不过这会涉及到索引热切换的问题，大量的文档经常会产生持续性的文档更新情况，这对于索引热切换时会造成一定的困难，处理不好会导致数据丢失，用户查不到新文档等问题。
因此，当用户在论坛站内搜索模块进行搜索时，会直接从索引库中进行匹配并获取查询结果。站内搜索界面的效果如下图所示： ? ...其中，对于获取搜索热词考虑到每个用户都会看到热词，为了减轻数据库访问的压力，使用了ASP.NET自带的Cache进行优化，该方法会首先从Cache中查找是否已有了搜索热词，没有才会去数据库中获取，并且设置缓存失效时间为...Queue来实现更新索引任务的队列。 ...③考虑到新增索引和更新索引操作的差异，为页面提供两个接口，其本质都是向任务队列插入一条新的任务。...只不过任务的TaskType枚举不一样，通过此枚举标识，在更新索引时会进行判断是否需要删除原来的索引进行重建。
识别和纠正错误：包括拼写错误、打字错误和语法错误。 在分块中用名称代替代词，可以提高检索时的语义重要性。 添加元数据 添加元数据，如概念和层级标签，以提高索引数据的质量。...元数据很有用，因为它在向量搜索的基础上又增加了一层结构化搜索。 优化索引结构 知识图或图神经网络索引通过利用图数据索引中节点之间的关系，合并图结构中的信息以捕获相关上下文。 向量索引。 3....基于任务的文本分块 根据下游任务需要确定块的最优长度以及每个块有多少重叠。 像文本总结这样的高级任务需要更大的块大小，而像编码这样的低级任务需要更小的文本分块。 4....在检索过程中，它首先获取小块，然后查找这些块的父id，并将这些较大的文档返回给LLM。 它在初始搜索阶段使用小文本块，随后向语言模型提供更大的相关文本块进行处理。...对于每个查询，它检索一组相关文档，并在所有查询中获取唯一联合，以获得更大的潜在相关文档集。
索引、矢量化和排序方法 在深入学习本教程之前，我将简要解释基于关键字和基于向量的搜索引擎如何进行以下工作的 索引文档(即以一种容易检索的形式存储它们 向量化文本数据 衡量文档与查询的相关性 这将帮助我们突出两种系统之间的差异...通过使用Orion查询微软的学术图表，我创建了一个包含8,430篇发表于2010年至2020年的关于错误信息、虚假信息和假新闻的学术文章的数据集。 我检索了论文的摘要、标题、引用、发表年份和ID。...用Faiss索引文档 Faiss包含的算法可以在任意大小的向量集合中搜索，甚至是那些无法放入RAM的向量。要了解更多关于Faiss的信息，你可以在arXiv阅读他们的论文。...在我们的例子中，我们将从Microsoft Academic Graph将向量映射到它们的论文id。 为了测试索引是否按预期工作，我们可以使用索引向量查询它，并检索其最相似的文档以及它们的距离。...搜索用户输入的查询 让我们尝试为新搜索查询找到相关的学术文章。在此示例中，我将使用WhatsApp的第一段查询索引，这可以从揭穿事实核查的故事中受益，以减少错误信息？
不准确的chunk相似性搜索：随着数据量的增加，检索中的噪声增多，导致频繁与错误数据匹配，使检索系统变得脆弱和不可靠。...3.1.3.1 向量存储索引RAG流程中的关键部分是搜索索引，存储chunk的向量化内容。...最简单的实现使用平面索引，在查询向量和所有chunk向量之间进行距离计算。一个优秀的搜索索引，需要确保在大规模元素上的检索效率，一般使用某种近似最近邻实现，如聚类、树或HNSW算法。...有几种方法可以做到这一点：将这个引用任务插入到我们的提示中，并要求LLM提及所使用来源的ID。将生成的响应的部分与我们索引中的原始文本chunk进行匹配。...使用来自搜索引擎、推荐系统和信息检索系统领域的标准指标来衡量RAG检索模块的性能。常用的指标包括命中率、MRR和NDCG等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
