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这是一系列博客文章中的第一篇，讨论如何在更好地理解 BEIR 基准的背景下考虑评估你自己的搜索系统。我们将介绍具体的技巧和技术，以便在更好地理解 BEIR 的背景下改进你的搜索评估流程。我们还将介绍导致评估可靠性降低的常见陷阱。最后，我们注意到 LLM 为搜索工程师提供了一个强大的新工具，我们将通过示例展示如何使用它们来帮助评估搜索。
然而，在分布式环境下管理Elasticsearch集群并不是一件简单的任务，需要考虑到集群的节点配置、索引和分片管理、数据的高可用性和灾难恢复、性能调优等多方面的内容。在分布式环境下管理Elasticsearch集群是一项复杂且充满挑战的任务，需要在集群配置、索引和分片管理、高可用性和灾难恢复、性能调优以及安全管理等多个方面进行深入的了解和优化。通过合理的配置和管理，可以充分发挥Elasticse
Elasticsearch是一种分布式搜索和分析引擎，它具有高扩展性和高可用性。为了实现这些特性，Elasticsearch引入了分片（Shard）和副本（Replica）的概念。本文将详细介绍Elasticsearch中的分片和副本机制，帮助读者理解它们的重要性及其实现方法。分片是Elasticsearch中存储数据的基本单位。一个索引可以由多个分片组成，每个分片都是一个独立的Lucene索引。
从 Elasticsearch 8.13 开始，我们提供了原生集成到 Elasticsearch 中的学习排名 (learning to rank - LTR) 实现。LTR 使用经过训练的机器学习 (ML) 模型为你的搜索引擎构建排名功能。通常，该模型用作第二阶段重新排名器，以提高由更简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。这篇博文将解释此新功能如何帮助提高文本搜索中的文档排名以及如何在
那么请在物理机安装ubuntu系统，不然显卡驱动很难安装，不建议新手部署。训练微调模型需要用到GPU。转至：https://blog.csdn.net/zhangweiaixiu/article/details/140008617。1、首先我们安装一个Ubutun系统，安装系统不展开说明，自行安装，我安装的是117~20.04.1-Ubuntu。4、安装miniconda以及python3.10【
Elasticsearch 从早期版本开始，就逐渐加强了其安全特性，尤其是在引入 X-Pack（现已集成到 Elasticsearch 订阅版本中）后，提供了更为全面的安全功能，包括认证、授权、加密通信等。其中，角色和权限管理是实现细粒度访问控制的关键部分。
使用 semantic_text 新功能，并使用 AWS Bedrock 作为推理端点服务。Elasticsearch 的新类型旨在简化构建 RAG 应用程序的常见挑战。它整合了文本分块、生成嵌入以及检索嵌入的步骤。在本文中，我们将使用 Amazon Bedrock 作为我们的推理服务，在不离开 Elastic 的情况下创建一个端到端 RAG 应用程序。
Jenkins 自动化测试平台的作用自动化构建平台的执行流程（目标）是：我们将代码提交到代码托管工具上，如github、gitlab、gitee等。1、Jenkins要能够检测到我们的提交。2、Jenkins检测到提交后，要自动拉取代码，运行测试，并进行构建、打包。3、Jenkins执行完测试和构建后，要向相关人员发送构建结果。4、Jenkins要能够向我们展示测试运行的分析。
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