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。
1. index 这是很简单的一个插入数据的方法,每条数据调用一个index方法,代码如下
可以看到 content中不仅出现了小白菜 还出现了大白菜 大白 小白等内容 因为模糊查询把小白菜进行了拆分
Redis是一个非常流行的key-value存储系统,而作为其官方推荐的Java版客户端 Jedis也非常强大和稳定。 在单个客户端中,如果需要读写大量数据,可以考虑采用管道(Pipeline)方式。如果采用管道方式,那么多条命令可以通过批量的方式一次性地发送到服务器,而结果也会一次性返回到客户端。 ◆ 本文将介绍Redis 使用管道(Pipeline)方式提升操作性能。 ◆ 一、管道(Pipeline) 未使用管道方式执行N条命令,如图所示: 管道(Pipeline):一次向Redis发送多条命令。
过去几个周末,我一直沉浸在“即时工程”的迷人世界中,学习Elasticsearch® 等向量数据库如何通过充当长期记忆和语义知识存储来增强 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)。然而,困扰我和许多其他经验丰富的数据架构师的一件事是,许多教程和演示完全依赖于向大型网络公司和基于云的人工智能公司发送您的私人数据。
Groovy 的出现是解决MVEL的安全隐患问题;但Groovy仍存在内存泄露+安全漏洞问题。
但是,我却不会相关的es数据库操作,因此,也是花了一两天在工作中初步学习了一下es数据库的基础使用方法。
本文采用mongo-connector作为MongoDB到Elasticsearch的同步工具。mongo-connector是基于python开发的实时同步服务工具,它可以创建一个从MongoDB簇到一个或多个目标系统的管道,目标系统包括:Solr,Elasticsearch,或MongoDB簇等。
Logstash 是一个功能强大的工具,可与各种部署集成。 它提供了大量插件,可帮助你解析,丰富,转换和缓冲来自各种来源的数据。 如果你的数据需要 Beats 中没有的其他处理,则需要将 Logstash 添加到部署中。
一个ES集群可以包含多个索引(数据库),每个索引又包含了很多类型(表),类型中包含了很多文档(行),每个文档使用 JSON 格式存储数据,包含了很多字段(列)
如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据?在此博客中,您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储,并为您的数据构建问答功能。
ElasticSearch是一款开源的分布式搜索分析引擎,它可以提供近实时(Near Real Time)的分布式存储/搜索/分析引擎服务。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
其中,第2步是每天的主要工作,有时候你会是 Sql boy,有时候又变身 TF boy (TensorFlow)。其他步骤都是傻瓜式操作。
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
Github:https://github.com/elastic/elasticsearch
通过这个项目的实战,能让你串联起之前的知识点应用于实战,并建立起需求分析、整体设计、数据建模、ingest管道使用、检索/聚合选型、kibana可视化分析等的全局认知。
在今天的这个教程里,我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么,并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识,可以参阅我的文章。
Generative AI时下的爆发,催生搜索场景进入一个新的范式,我们越来越多的使用全文检索+向量搜索的混合搜索用于召回多更相关的数据,使用NLP模型增强对数据理解、丰富数据的层次,甚至是使用ML模型来进行召回后的精排,或者是使用生成式AI来对结果进行生成式的输出,而非召回后的直接排序结果。
The brain is like a muscle. When it is in use we feel very good. Understanding is joyous.
在 Elasticsearch 中,可以使用 Painless 脚本来实现一些非标准的处理结果。这些脚本可以直接嵌入到数据处理管道中,但为了使脚本与管道相互独立,还可以将脚本单独存储在 Elasticsearch 中,并在数据摄取管道(Ingest pipeline)中按需调用它们。
老师、同学们,有人遇到过这个问题么,索引中有一个 integer 数组字段,然后通过脚本获取数组下标为1的值作为运行时字段,发现返回的值是乱的,并不是下标为1的值, 具体如下:
在 Elasticsearch 5.0 之前,如果我们想在将文档索引到 Elasticsearch 之前预处理文档,那么唯一的方法是使用 Logstash 或以编程方式/手动预处理它们,然后将它们索引到 Elasticsearch。 Elasticsearch 缺乏预处理/转换文档的能力,它只是按原样索引文档。 但是,在 Elasticsearch 5.x 之后引入一个名为 ingest node 的功能,为 Elasticsearch 本身的文档预处理和丰富之前提供了一个轻量级的解决方案。
之前的文章:刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下:
通过遵循这个成长路径,你可以逐步成为一名出色的 Elastic Stack 架构师。
两个已知知识点一整合不就是基于 Elasticsearch + Kibana 的可视化展示方案吗?
ELK为Elasticsearch、Logstash、Kibana简称,Filebeat为日志传输工具
需求:单纯用pipeline可不可以实现,如果写入key包含json_提换为空,包含tmp提换为core,因为key字段有很多不考虑穷举,最终效果要如下:
例如我现在有一个file_data字段,字段长度可能在一千以上并且需要对这个字段分词和检索,目前想指定返回file_data字段的前50字符,请问有没有什么好的方法?
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配置完成很多同养的事情。
官方地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/ingest.html
腾讯云Elasticsearch service在最近上线了8.8.1版本。该版本中的核心能力,是为AI革命提供高级搜索能力!该版本特别引入了Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE™)—— 一款强大的AI增强搜索引擎,为搜索与分析带来全新的前沿体验。
这是“ elasticsearch简介”系列的第二部分。这个简短的博客旨在简要介绍Elasticsearch堆栈中的组件。这些组件的用途是什么,如何为堆栈提供价值,或者为什么它们是与Elasticsearch一起使用的更好的选择。
我们在上一篇文章《Elastic 进阶教程:在Elasticsearch中部署中文NER模型》中介绍了如何部署NER模型,在文末,我们提到
在前一章中,我们已经学习了如何从头到尾地配置ELK堆栈。这样的配置能够支持大多数用例。然而,对于一个无限扩展的生产环境,瓶颈仍然存在:
嗯,对于我们许多客户的用例和解决方案来说,索引吞吐量是最重要的关注点之一。我们花在摄取数据上的CPU时间越多,我们能达到的吞吐量就越少。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎,无论在开源还是专有领域,Lucene 可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者,配置出一套 Canal 工具服务,来同步分库分表的数据到 Elasticsearch 文件夹系统中。同时在 SpringBoot 工程中,配置出两套数据源,一套是 MySQL + MyBatis,一套是 Elasticsearch + MyBatis。【这是非常重要的设计手段】
每个聚合都是一个或者多个桶和零个或者多个指标的组合。这些是 Elasticsearch2时的内容, Elasticsearch6新提出了Matrix(矩阵聚合)、Pipeline(管道聚合)。
构建在开源基础之上, Elastic Stack 让您能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据,并且能够实时地对数据进行搜索、分析和可视化
作者:吴容,腾讯云Elasticsearch高级开发工程师 Elasticsearch提供了多种数据访问安全的方式,如用户名密码校验、api_key等。但是依然无法保障数据传输过程中的安全性问题。而HTTPS协议,则是一种以安全为目的的HTTP通道,在HTTP的基础上通过传输加密和身份认证等机制来保障数据传输过程中的安全性。 本文将基于腾讯云ES集群环境,演示Beats、Logstash、Kibana和Java Client等客户端访问连接开启了HTTPS协议的ES集群。 一、HTTPS集群环境准备 1、创
在我们使用mysql和elasticsearch结合使用的时候,可能会有一些同步的需求,想要数据库和elasticsearch同步的方式其实有很多。
腾讯云大数据Elasticsearch Service在最近上线了8.8.1版本。该版本中的核心能力,是为AI革命提供高级搜索能力!该版本特别引入了Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE™)—— 一款强大的AI增强搜索引擎,为搜索与分析带来全新的前沿体验。
随着 Elasticsearch 8.11版本的即将推出,我们非常高兴地宣布,我们将迎来一个全新的查询语言ES|QL (Elasticsearch Query Language的简称)。ES|QL是一种更加一致、简洁、实用、高效的语言,旨在解决用户在使用Elasticsearch时面临的复杂性问题。这是一个里程碑式的发布,我们深知这将改变数据分析的方式,因此我们致力于提供最好的体验。新的ES|QL查询语言和引擎(_query API)将会替代原有的语言和聚合引擎(_search API),成为大多数场景下的默认选择,并且将会有大幅的性能提升。
Elasticsearch 是一个免费且开放的分布式搜索和分析引擎。适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成,以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名,是 Elastic Stack 的核心组件;Elastic Stack 是一套适用于数据采集、扩充、存储、分析和可视化的免费开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack(代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana),目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理,这些代理统称为 Beats,可用来向 Elasticsearch 发送数据。
项目微服务化,由集中式向分布式演进后,整个调用关系变得复杂 服务由大规模集群构成,各个应用之间相当独立,可能由不同团队、不同语言实现 问题: 无法准确知道整体系统性能及运行情况 复杂的调用导致系统出问题后难以定位问题 全链路性能监控,识别对关键调用链,并进行优化比较困难 解决方案: 引入分布式系统调用链监控,目标:
Logstash 是一款强大的数据传输工具,支持丰富多样的数据输入源与数据输出端,并且可以在管道中进行数据处理。Logstash的一条完整的数据传输链路就是一个管道,Logstash支持多个管道的自定义配置和并行。
这里只有并发引擎的代码, 基本的解析器代码参考: https://www.cnblogs.com/ITPower/articles/12450374.html
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