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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...
在8.13版本中,我们将标量量化引入到Elasticsearch中。通过使用此功能,用户可以提供浮点向量,这些向量在内部被索引为字节向量,同时在索引中保留浮点向...
过去几年中,机器学习(ML)已经悄然成为我们日常生活的重要组成部分。无论是在线购物和流媒体网站的个性化推荐,还是保护我们的邮箱免受每日大量垃圾邮件的侵袭,机器学...
在我们之前的博客中,我们详细介绍了Lucene中标量量化的实现。我们还探讨了两种特定的量化优化。现在,我们来探讨这个问题:在Lucene中,int4 量化是如何...
在Elastic,我们的使命是将Apache Lucene打造成最佳的向量数据库,并持续优化Elasticsearch,使其成为搜索和RAG检索平台的最佳选择。...
在观察人工智能行业的时候,我们已经习惯了每天看到各种事物被“淘汰”。有时候,当我不得不第23923次谈论某个事物突然被“淘汰”时,我自己也会感到不安。
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...
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...
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。
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!
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...
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...
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