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从Elasticsearch 8.13版本开始,我们原生集成了Learning To Rank (LTR)功能。LTR利用训练过的机器学习(ML)模型为你的搜索...
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)为组织提供了一个机会,可以通过应用生成式AI(Generative AI,...
全球成千上万的公司,无论是中型企业还是大型企业,都依赖于强大且高效的SAP系统来支持其核心运营。从销售到财务,从仓库管理到生产计划与执行,企业的持续性、收入和客...
Elasticsearch 是一个强大的工具,可以近实时地搜索和分析数据。作为开发者,我们经常会遇到包含各种类型字段的数据集。有些字段是必需的,或者包含了大量数...
在构建真实的 RAG(检索增强生成)应用时,解析文档以使信息可搜索是重要的一步。Unstructured.io 和 Elasticsearch 在这个场景中有效...
想要使用语义搜索处理数据,但又不想花费大量时间在技术细节上?我们引入了 semantic_text 字段类型,帮助你处理所需的基础设施和细节。
TLDR: Elasticsearch 的速度高达 OpenSearch 的 12 倍 - 我们在 Elastic 收到了大量关于 Elasticsearch ...
大多数嵌入模型输出的是 float32 向量值。虽然这提供了最高的精度,但对于向量中实际重要的信息来说,这是浪费的。在给定的数据集中,嵌入向量的每个维度都不需要...
HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法,但它需要大量内存才能快速运行。例如,查询 100 万个 768 维度的 float32 向量大约需要 3G...
在设计向量搜索体验时,可供选择的方案众多,可能让人感到不知所措。最初管理少量向量相对简单,但随着应用规模的扩大,这很快会成为瓶颈。
随着现代企业的不断发展,数据量呈现爆炸式增长,系统扩展性成为一个至关重要的课题。Elasticsearch 作为一个强大的分布式搜索和分析引擎,在应对大规模数据...
在现代企业中,人工智能和机器学习的应用越来越广泛。Elastic AI Assistant 是一个强大的工具,能够通过连接大语言模型(LLM)来集成人工智能技术...
企业运营过程中,我们经常遇到因突发事件或需求变动需要快速构建未预定资源的情况。在这些情况下,由于缺乏充分准备和可供判断的信息,构建所需资源通常会花费大量时间。而...
在当前生成式 AI/ML 领域,向量搜索成为了一种变革性的技术。它使我们能够基于语义意义而不仅仅是精确的关键词匹配来查找相似的项目。
语义搜索 是一个用于相关度排序的强大工具。它不仅使用关键词,还考虑文档和查询的实际含义。
本周在Microsoft Build上,GitHub宣布了GitHub Copilot扩展功能。我们正在与GitHub团队合作,将Elastic AI助手的观察...
今天,我们非常高兴地分享一项创新的云原生架构,它专为优化实时应用程序而设计。这种架构提供了大规模存储容量、低延迟查询,并且集成了强大的搜索和人工智能(AI)功能...
为了帮助管理运营和业务指标,Elastic Observability 在 8.12 版本中引入了 SLO(服务级别目标)功能。本博客将回顾这一功能,并介绍如何...
PeerDB 团队最近完成了针对 Elasticsearch 的数据集成目标连接器的初步开发,并已进入测试阶段。 EElasticsearch 是一个广泛使用的...
生成型AI现在在帮助团队保护其组织免受网络威胁方面起到了关键作用,因为它能够筛选大量数据以寻找不寻常的模式。它还通过增强他们的技能和弥补他们知识的缺口,帮助安全...
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