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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。
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
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。
Node.js ECS 记录器是你最喜欢的日志库的格式化插件。它们可轻松将你的日志格式化为与 ECS 兼容的 JSON。结合 filebeat,你可以将日志直接发送到 Elasticsearch,并利用 Kibana 的日志应用程序在一个地方检查所有日志。Node.js ECS 日志格式化程序记录结构化的 JSON,并支持对来自 Node.js 核心和流行 Web 框架的错误对象和 HTTP 请求
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