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RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索与生成式大语言模型（LLM）的技术。它的核心思想是：在生成模型输出内容之前，先从外部知识库或数据源中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入给生成模型，从而提升生成内容的准确性、时效性和相关性。
✅k8s.gcr.io镜像拉取超时 (⚠️您的服务器所在网络环境，可能是由于以下任一原因导致：1️⃣→ 国内网络直连 GCR 常遇不稳定/封锁2️⃣→ 出站 HTTPS(443)/自定义端口受阻3️⃣→ 域名解析异常4️⃣→ 指定的v1.20.0标签无效。
𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞是 anthropic 推出的智能编程工具，运行在终端中，理解代码库，并通过自然语言命令更快地编程。通过直接与的开发环境集成，𝐂𝐥𝐚𝐮𝐝𝐞 𝐂𝐨𝐝𝐞 简化工作流程，无需额外的服务器或复杂的设置：
本文系统梳理 Elasticsearch 集群管理的核心 REST API，涵盖 _cluster/health（健康检查）、_cluster/state（元数据诊断）、_cluster/stats（资源统计）、_cluster/allocation/explain（分片未分配根因分析）和 _cluster/reroute（手动分片重路由）等关键接口。结合真实场景与 JSON 响应解析，深入讲解每
2025年9月6日，ElasticMeetup成都站将在腾讯成都大厦举办。活动由Elastic、腾讯和新智锦绣联合主办，聚焦AI驱动的搜索技术发展。主要内容包括：Elastic社区布道师刘晓国讲解向量搜索和RAG技术；腾讯云专家张小伟介绍ESServerless日志分析方案；Elastic架构师李捷分享AgenticRAG构建经验。活动包含主题演讲、茶歇交流及抽奖环节，需提前实名报名。
摘要：本文探讨了如何利用Elasticsearch结合AI技术构建智能重复检测系统，解决金融和保险领域的申请重复问题。系统通过Elasticsearch的音近搜索功能处理姓名拼写差异，使用AI模型生成地址变体，并采用本地LLM进行最终去重判断。文章详细介绍了从环境搭建、索引配置到实际应用的完整流程，包括处理姓名变异、地址差异等复杂场景。该方案不仅能有效识别"Katherine Johns
安装过程相对简单，但为什么没用docker部署呢？一是因为懒，需要处理容器间通信、设置docker网络、编写compose文件；此外还需安装分词器，涉及文件拷贝至容器内部，最后还得手动修改配置文件——不得不说镜像作者为了省那点空间，连基本的vim都没预装。二是docker受美国出口管制影响，国内无法正常访问dockerhub。
MacOS系统ES可视化工具 elasticsearch-head 下载、安装
本文记录了我在搭建ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)技术栈时的完整实战过程。使用Docker Compose快速搭建了ELK服务端（监控主机），并通过Filebeat实现了对自身系统日志以及另一台Web主机（host1）上Tomcat应用日志、MySQL数据库日志的集中采集。
ELK入门案例（带你进入ELK世界）ELK实时日志分析平台（最简入门案例，带你进入ELK世界）
EFK日志方案：Elasticsearch储存检索，Filebeat轻量采集容器/主机日志，Kibana可视化；Docker-Compose一键部署，7.10.2-oss镜像免授权，支持单节点开发、持久化、元数据增强、basePath定制。适用微服务、云原生日志集中分析，快速部署，成本低，易扩展省。
通义千问（Qwen）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。今天我们来对这个模型进行本地部署实践python 3.8及以上版本pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本建议使用CUDA 11.4及以上（GPU用户、
在使用Spring AI集成Elasticsearch作为向量数据库时，调用similaritySearch进行带条件的向量检索，发现filterExpression中的元数据过滤条件未完全生效，导致返回不符合预期的结果。经排查，问题根源在于ElasticsearchVectorStore内部使用query_string查询实现过滤，而query_string对特殊字符（如括号、引号、符号等）有语
Doris 和 Elasticsearch 都是非常强大的工具，但它们在数据模型、存储方式、查询语言和应用场景上存在显著差异。如果你需要处理结构化数据，并且需要进行复杂的聚合查询，Doris 是更好的选择。如果你需要进行全文搜索，并且需要快速检索文本内容，Elasticsearch 是更好的选择。希望这篇文章能帮助你更好地理解 Doris 和 Elasticsearch 的区别，并根据你的需求做出
text 类型在创建索引的时候会执行分词，分词过程有一个步骤叫 normalization 也叫文档归一化处理，在这个处理过程中，源数据字段会被统一时态、大小写等，具体还会执行哪些操作取决于你使用了哪个分词器，也就是说你的搜索词会保留大写，而源文档的索引数据会被转换为小写，注意这里说的是倒排索引会被转换为小写，而不是源数据，所以相当于 你用 John 去匹配了 john，所以无法命中。这里的nam
近期，阿里巴巴通义千问Qwen3系列大型语言模型正式发布并开源。此次发布包含了2款采用混合推理（Mixture-of-Experts, MoE）架构和6款稠密（Dense）架构的模型，这些模型在代码、数学、通用能力等基准测试中表现出色，与顶级模型相比展现出极具竞争力的结果。Qwen3系列涵盖了从十亿级到千亿级参数规模的模型，满足不同应用场景的需求。主要分为MoE架构和Dense架构两种类型。MoE
Llama.cpp的主要目标是在各种硬件上（本地和云端）实现LLM推断，同时保持最小的设置和最先进的性能。
向量数据库正迅速成为语义搜索的事实上的数据存储，语义搜索是一种考虑上下文和内容含义的搜索，而不是传统的关键字搜索。Elastic 一直提供执行语义搜索的现代工具，识别和理解查询向量数据库所需的大的机制非常重要。本文将介绍在 Elasticsearch 中操作向量数据库所需的组件。我们将探索底层技术，以创建一个高效的系统，确保最佳的性能和速度平衡
我们 Elastic 的使命是将 Apache Lucene 打造成最佳的向量数据库，并继续提升 Elasticsearch 作为搜索和 RAG（Retrieval Augmented Generation）的最佳检索平台。我们对 Lucene 的投资是关键，以确保每个版本的 Elasticsearch 都能带来更快的性能和更大的规模。在这篇博客中，我们总结了近期对 Elasticsearch
组织依靠自然语言查询从非结构化数据中获取见解，但要获得高质量的答案，首先要进行有效的数据准备。Aryn DocParse 和 DocPrep通过将复杂文档转换为结构化 JSON 或 markdown 来简化此过程，为混合搜索和检索增强生成 (RAG) 应用程序提供高达 6 倍的数据分块和 2 倍的召回率。这些工具由开源 Aryn Partitioner 和在 80K+ 企业文档上训练的有效深度学
图片来自Shutterstock上的Bakhtiar Zein多年来，以Elasticsearch为代表的基于全文检索的搜索方案，一直是搜索和推荐引擎等信息检索系统的默认选择。但传统的全文搜索只能提供基于关键字匹配的精确结果，例如找到包含特殊名词“Python3.9”的文档，或是找到带“花”字，“雨”字，“雪”字的古诗词。但在实际需求中，我们有时候需要的，不只是古诗词中带“雪”字，还要找到表示雪很
在不断发展的数据管理环境中，Elasticsearch 已成为一个突出的参与者，通过其向量数据库引入了突破性的功能，为数据搜索和检索领域带来的变革性影响。从本质上讲，Elasticsearch 的向量数据库是一种尖端解决方案，旨在利用向量嵌入的潜力实现高效且可扩展的搜索操作。Elasticsearch Vector DB是一种先进的数据存储和检索技术，它结合了Elasticsearch的全文搜索功
Elasticsearch（ES）,ES是一个开源的高扩展的分布式全站搜索引擎，是整个Elastic Stack技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。安装好ES之后，9200端口为浏览器访问的http协议restfu端口Elasticsearch是面向文档型数据库，一条数据在这里就是一个文档。
以上就完成了当数据库发生变化的时候，同步es中的相关数据业务，默认已经安装了mq以及es。1）数据库数据发生变化的时候，将对应业务数据发送到创建好的业务队列中。2）队列接收到数据再根据业务对es进行操作。
Kettle 数据连接共享Kettle数据库连接的共享Kettlekettle 是一个etl 的数据库工具。这个工具可以进行数据的整合，和清理。比较好用数据库连接的共享每次进行转换，都要新建数据库连接，而且数据库也不止一个，如果每次都去建立连接，那么会浪费很多时间，让人烦躁。好在kettle ,提供了共享数据库连接的功能。使用方法：1.打开kettle 之后，找到任意一个transform 转换，
在过去的一年中，生成式 AI (Generative AI) 领域取得了显著的进展。许多新的服务和工具应运而生。其中，LangChain 已成为构建大语言模型 (LLM) 应用程序（例如检索增强生成 (RAG) 系统）最受欢迎的框架之一。该框架极大地简化了原型开发，并使开发者能够轻松实验不同的模型和检索系统。最近Elasticsearch将其集成从社区包升级为官方的 LangChain 合作伙伴包
推荐一款开源的数据库管理软件，能够连接Redis、Elasticseach、Kafka、Mysql、Postgresql、Oracle、Mariadb、SqlServer、达梦、Etcd、TDEngine、Zookeepe、TiDB、Oceanbase、DB2、ClickHouse、Presto、Trino等服务，未来还会支持更多,同时支持WEB、客户端、Docker安装使用。AnyClient主
3、如果开启了ssl认证，需要把 秘钥文件(.p12) 拷贝到data-integration\plugins\elasticsearch-bulk-insert-plugin\config目录下。1、删除data-integration\lib 下 所有 jackson- 开头的jar包，然后把jackson-2.8.10-libs文件夹中的jar拷到lib目录下。2、替换data-integr
ik分词器直连数据库增量更新词汇
前言目前很多公司都在使用ElasticSearch作为全文搜索，全文搜索的应用场景是通过分词来模糊匹配找到与用户输入相近的内容，类似百度这类的搜索引擎，但是在TOB业务中用户往往更习惯使用类似Mysql数据中Like来精准搜索，当数据量非常大时使用Mysql的Like查询效率会变的非常低，使用ElasticSearch来解...
在向量数据库领域，Elasticsearch 和 Milvus 都是备受瞩目的明星产品，它们各自有着独特的优势和适用场景。随着数据量的爆炸式增长以及应用场景对数据处理需求的不断复杂化，如何选择合适的向量数据库成为了众多开发者和企业面临的关键问题。同时，多路召回这一在搜索和推荐系统中至关重要的技术，也与向量数据库的应用紧密相连。今天，我们就来深入探讨一下 Elasticsearch 和 Milvus
1、ElasticSearch简介Elasticsearch是基于Apache Lucene的搜索服务器。它由Shay Banon开发并于2010年出版。现在由Elasticsearch BV维护。它的最新版本是7.0.0。Elasticsearch是一个实时的分布式开放源代码全文本搜索和分析引擎。可从RESTful Web服务界面访问它，并使用无模式的JSON（JavaScript对象表示法）文
通过以上优化步骤，你可以显著提升 Elasticsearch 的查询性能。硬件优化：增加内存、使用 SSD、优化文件系统缓存。索引优化：合理设置分片和副本、调整刷新间隔、优化分片分配。查询优化：优化查询语句、使用过滤器、启用缓存、避免深分页。集群配置优化：调整线程池、启用 G1GC、设置查询限流。监控和调优：使用 Kibana 监控、启用慢查询日志。
【代码】springboot项目集成Elasticsearch写入数据库数据。
前言：ES版本差异较大，建议跨版本的同学，可以先了解一下版本区别，建议不要跨版本使用插件或者进行项目调试。本总结主要基于6.x版本的6.5.1（6.2.2实测可用)，分词器为IK，下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik不做ES入门普及，直入正题。ES操作系统：win10（如ES部署在linux，相应操作需调整）...
解决kingbase数据库端口被占用的问题
使用非结构化和 Elasticsearch 向量数据库为 RAG 应用程序提取和搜索复杂的专有文档在使信息可搜索之前解析文档是构建实际 RAG 应用程序的重要步骤。和 Elasticsearch 在此场景中有效地协同工作，为开发人员提供构建 RAG 应用程序的互补工具。提供了一个工具库，用于提取、清理和转换不同格式和不同内容源的文档。
文章目录1. 异常检测所解决的问题2. 什么是正常3. 什么是异常4. 判定异常需要一定的指导5. 相关术语6. 如何学习“正常”7. 机器学习帮你自动挑选模型8. 模型与需要考虑任何的周期9. ES ML：单指标 / ES ML：单指标 / 种群分析10. 单指标任务11. Demo1. 异常检测所解决的问题● 解决一些基于规则或者 Dashboard 难以实时发现的问题● IT 运维○ 如何知
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