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探索如何从自然语言提问创建地理空间搜索。在下面的示例中，我们将演示一个请求在地铁站或兴趣点周围一定半径内的 Airbnb 房源列表的问题。你可以将这一日常用例扩展到其他地理空间搜索，例如在指定区域内寻找餐馆、景点、学校和其他地方。我们提供了一本 [Jupyter Notebook]，它将引导你完成设置数据集、将它们导入 Elasticsearch 以及设置生成式 AI 和 LLM 部分的过程。我们
随着 Elastic Cloud 提供可观察性、安全性和搜索等解决方案，我们将使用 Elastic Cloud 的用户范围从完整的运营团队扩大到包括数据工程师、安全团队和顾问。作为 Elastic 支持代表，我很乐意与各种各样的用户和用例互动。随着受众的扩大，我看到了更多关于管理资源分配的问题，特别是对分配健康状况进行故障排除和避免断路器的问题。我明白了！当我开始使用 Elasticsearc
BBQ）是中一种开创性的向量数据量化方法。它的核心目标是在提高向量数据压缩率的同时，维持高召回率，并提供自定义选项。其原理是通过巧妙地结合标量量化和位向量支持来实现这一目标。在实际的数据处理中，向量数据往往占据大量的存储空间。传统的量化方法可能会在压缩数据的过程中损失一定的准确性，导致搜索结果的召回率下降。而BBQ则打破了这种局限，它能够在不影响准确性的情况下，将向量数据的压缩率提高32倍。这对于
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Lucene 和 Elasticsearch 中更好的二进制量化 (BBQ)。嵌入模型输出 float32 向量，通常对于高效处理和实际应用来说太大。Elasticsearch 支持 int8 标量量化，以减小向量大小，同时保持性能。其他方法会降低检索质量，并且不适用于实际使用。
作为纯 Java 开发的软件，esProc SPL 可以完全无缝地集成进 Java 应用中，就和应用程序员自己写的代码一样，一起享受成熟 Java 框架的优势。这样可以做到业务逻辑的热切换，特别适合支持变化频繁的业务，而这也是 json 广泛应用的地方。很简单，esProc 提供了标准的 JDBC 驱动，被 Java 程序引入后，就可以使用 SPL 语句了，和调用数据库 SQL 一样。何况，jso
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