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1.背景介绍1. 背景介绍Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库开发，具有高性能、可扩展性和实时性等特点。它可以处理大规模数据，并提供高效的搜索和分析功能。Elasticsearch的核心概念包括文档、索引、类型、映射等。2. 核心概念与联系2.1 文档文档是Elasticsearch中最基本的数据单位，可以理解为一条记录或一条数据。文档可以包...
ES核心原理及数据结构（倒排索引）讲解、便于对ES有个更深入全面的了解，方便后续学习
1.用虚拟键绑定原始键(原始值变了 索引也会跟着自动变)2.利用全文索引(把虚拟键字符串逐字插入空格 强制用1字符串分词)3.使用时先用全文索引 搜索分好词的关键字 再like一下原始键 数据就准确了
1.背景介绍ElasticSearch是一个开源的搜索和分析引擎，它基于Lucene库构建，提供了实时搜索和分析功能。ElasticSearch是一个分布式搜索引擎，可以处理大量数据，并提供高性能和高可用性。数据安全和访问控制是ElasticSearch中非常重要的方面之一，因为它涉及到数据的保护和安全性。在ElasticSearch中，数据安全和访问控制涉及到以下几个方面：数据加密...
1.背景介绍1. 背景介绍知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它可以用于解决自然语言处理、推荐系统、搜索引擎等领域的问题。Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索引擎，它可以用于构建知识图谱。在本文中，我们将讨论如何使用Elasticsearch构建知识图谱，以及相关的核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具资源。2. 核心概念与联系2.1 知识图谱知识图谱是一种...
转换器模型是大型语言模型最常见的架构。它由编码器和解码器组成。转换器模型通过对输入进行标记来处理数据，然后同时进行数学方程以发现标记之间的关系。这使得计算机能够看到人类在给出相同查询时会看到的模式。Transformer 模型采用自注意力机制，这使得模型能够比长短期记忆模型等传统模型更快地学习。自注意力使 Transformer 模型能够考虑序列的不同部分或句子的整个上下文，以生成预测。为了解决
Elastic推出AI Agent Builder功能，将生成式AI与搜索平台深度整合。该功能基于五大核心支柱：Agents定义目标、Tools提供能力、开放标准确保互操作性、评估确保透明度、安全提供信任。开发者可通过简单API创建自定义AI代理和工具，利用Elasticsearch的向量搜索和数据处理能力。平台支持MCP、A2A等开放协议，并提供完整的执行追踪和评估功能，同时继承Elastic原
看到最后有福利，点击立即报名Retrieval‑Augmented Generation（检索增强生成），简称 RAG，是一种将大型语言模型（LLM）与外部检索系统相结合的生成式 AI 架构。其主要流程是：在生成回答之前，先从外部知识库（如文档库、数据库或互联网）检索相关信息，再将这些检索到的内容与用户提示共同输入给 LLM，进而生成更加准确、上下文相关的答案。不重新训练模型LLM 与外部检索系统
通过我们的 ACORN-1 算法实现，探索我们对 Apache Lucene 中的 HNSW 向量搜索所做的改进。多年来，Apache Lucene 和 Elasticsearch 一直支持使用 kNN 查询的过滤搜索，允许用户检索符合指定元数据过滤器（metadata filter）的最近邻居。然而，处理半限制性（semi-restrictive）过滤器时性能总会受到影响。在 Apache Lu
Docusaurus+离线安装Typesense并实现中文全文搜索
以下是对该项目工具的简单介绍- 可以解析常用格式文档，并进行全文索引，支持所有text类型文本、doc、docx、xls、xlsx、ppt、pptx，pdf等等- 提供在线访问页面，支持文档的在线上传、搜索、预览等操作，相关操作相应API接口，可以轻松接入第三方系统- 相关技术应用包括：thinkphp 6.0框架，ant design pro V5，轻量级全文搜索引擎zincsearch，文档转
①排除关键词(减号+关键词)②精确搜索(给关键词加引号)③指定网站内搜索(site:域名关键词)④指定文件格式(filetype:文件格式关键词)⑤指定标题搜索(intitle:关键词)⑥⑦两种指定范围搜索(intext: /allintext: )(inurl:关键词)⑧叠加使用注意事项:1.所有的冒号都是半角，也就是英文的冒号，而不是中文的冒号⒉.空格很重要，关键词之间要有空格3.提取关键词很
Elastic Learned Sparse EncodeR（或 ELSER）是一种由 Elastic 训练的 NLP 模型，使你能够使用稀疏向量表示来执行语义搜索。语义搜索不是根据搜索词进行字面匹配，而是根据搜索查询的意图和上下文含义检索结果。本教程中的说明向你展示了如何使用 ELSER 对数据执行语义搜索。提示：在使用 ELSER v1 进行语义搜索期间，仅考虑每个字段的前 512 个提取的标
摘要： Elasticsearch与TwelveLabs的Marengo视频嵌入模型集成，通过AWS Bedrock平台实现视频内容搜索。文章演示了如何将电影预告片上传至S3存储桶，利用Bedrock异步生成视频嵌入，并将结果存入Elasticsearch进行向量搜索。该方法突破了传统依赖文本元数据的局限，直接捕捉视频动态内容特征。作者还比较了不同量化方法对搜索性能的影响，展示了1024维密集向量
在日常开发中，很多人使用数据库查询、缓存检索，但对真正的“搜索引擎”或“全文检索引擎”的底层原理知之甚少。尤其是像站内搜索、文档搜索这样的功能，其背后所依赖的技术体系，与我们常用的 SQL 查询完全不同。本文将从零讲起，带你系统了解全文检索引擎的工作机制：**它解决了什么问题？分词怎么做？倒排索引又是什么？它们如何协同支持用户的搜索请求？**如果你想构建自己的搜索系统，或想理解百度、Elastic
springboot3.3.4 集成 elasticsearch-java 动态索引 和 复杂查询
文件搜索工具能够基于名称快速定位匹配的文件和文件夹位置，比如Everything就是Windows上的一款文件搜索工具：下面我们实现一个简单的文件搜索工具。文件搜索的步骤分为两步：需要注意的是，在搜索时并不是只在用户指定的那一级目录下进行搜索，如果该目录下存在子目录，那么还需要在该子目录下进行搜索。例如，我们在D盘下创建了一个名为TestDir的目录，该目录中的文件布局如下：当我们指定在TestD
探索通过两个字段进行搜索的技术，包括 multi-match 查询、bool 查询和查询时字段加权。想要获得 Elastic 认证？查看下一期的时间！Elasticsearch 拥有众多新功能，帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入学习我们的，了解更多信息，开始，或立即在上尝试 Elastic。在 Elasticsearch 中跨多个字段进行搜索是许多应用中的常见需求。
尽管 Elasticsearch 直到 8.0 版（带有 _knn_search API 端点的技术预览）才支持向量搜索，但自 7.0 版发布以来，已经可以使用 dense_vector 字段类型存储向量。那时，向量只是作为二进制文档值存储，但没有使用我们在第一篇文章中介绍的任何算法进行索引。这些密集向量构成了 Elasticsearch 中即将推出的向量搜索功能的前提。如果你有兴趣深入了解导致
1.背景介绍搜索引擎是现代互联网的基石，它使得我们可以在海量数据中快速找到所需的信息。高可用性是搜索引擎的核心需求，因为用户对于搜索结果的实时性和准确性有很高的要求。Elasticsearch和Solr是两个流行的搜索引擎，它们各自具有独特的优势和特点。在本文中，我们将对比这两个搜索引擎的核心概念、算法原理、实例代码等方面，以帮助读者更好地理解它们的优缺点，并为选择合适的搜索引擎提供参考。...
NTFS 上能够实现快速搜索文件的神器——UltraSearch。UltraSearch的核心优势在于其高速搜索能力。利用NTFS文件系统的特性和先进的索引技术，它能在极短的时间内扫描整个硬盘，并立即返回与搜索关键词匹配的文件列表。软件微便携版，解压后双击即可使用，
postgres中的全文搜索（文本搜索）提供了一种可以检索出满足某个查询条件的自然语言文档的能力，并且还可以根据文档的相关性对文档进行排序。最常见的搜索是找出所有包含给出的查询词的文档，并且以它们符合查询的程度排序输出。
《搜索百科》专栏首篇详解Apache Lucene：搜索技术的基石 Lucene是由Doug Cutting于1997年开发的Java全文搜索引擎库，1999年首次发布，2001年加入Apache基金会。作为底层搜索库，它提供了强大的索引查询、分词、相关性评分等功能，是Elasticsearch、Solr等现代搜索引擎的核心引擎。 25年来，Lucene凭借高性能检索、可扩展分析链和稳定版本线保持
Elastic官方发布了elastic-esql gem工具，帮助开发者用Ruby代码构建Elasticsearch的ES|QL查询。该工具采用链式调用方式，支持常见查询操作（如LIMIT、SORT等），并能转换为标准ES|QL语句。既可与Elasticsearch Ruby客户端配合使用，也可作为独立工具使用。目前以技术预览版发布，支持自定义查询字符串，开发者可通过Gemfile安装gem 'e
zyplayer-doc是一款适合企业和个人使用的WIKI知识库管理工具，支持在线编辑富文本、Markdown、表格、Office文档、API接口、思维导图、Drawio、Excalidraw以及任意的文本文件，支持基于知识库的AI问答，专为私有化部署而设计，最大程度上保证企业或个人的数据安全，支持以内网的方式来部署使用。
Kibana 中的 Dev Tools Console 一直是与 Elasticsearch 交互的开发人员和操作员的重要功能。在 Kibana 8.16 中，我们很高兴地宣布对 Console 进行了重大升级，为你带来更现代、更人性化的体验。此次更新是广泛用户反馈的结果，旨在提供无缝开发环境，而且 Console 自首次实施以来一直没有更新 — 因此是时候换个新面貌了。让我们深入了解一下新功能！
Elastic Learned Sparse EncodeR（或 ELSER）是由 Elastic 训练的 NLP 模型，可让你使用稀疏向量表示执行语义搜索。语义搜索不是根据搜索词进行文字匹配，而是根据搜索查询的意图和上下文含义检索结果。本教程中的说明向你展示了如何使用 ELSER 对数据执行语义搜索。：有关在 Elastic Stack 中执行语义搜索的最简单方法，请参阅端到端教程。：使用 EL
语义搜索是一种解释单词和短语含义的搜索引擎技术。语义搜索的结果将返回与查询含义匹配的内容，而不是与查询中的单词字面匹配的内容。语义搜索是一组搜索引擎功能，其中包括根据搜索者的意图及其搜索上下文理解单词。此类搜索旨在通过更准确地结合上下文解释自然语言来提高搜索结果的质量。语义搜索借助和等技术，通过将搜索意图与语义进行匹配来实现这一目标。
Elasticsearch 是一个分布式、可扩展、近实时的高性能搜索与数据分析引擎。Elasticsearch 基于 Apache Lucene 构建，采用 Java 编写，并使用 Lucene 构建索引、提供搜索功能。Elasticsearch 的目标是让全文搜索功能的落地变得简单。本文是SpringBoot整合Elasticsearch与综合实例的第二篇，主要实现SpringBoot整合Ela
1.背景介绍ElasticSearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库，具有实时搜索、分布式搜索和高性能等特点。它可以用于实现全文搜索、文本分析、数据聚合等功能。在现代应用中，ElasticSearch被广泛应用于搜索引擎、知识管理系统、日志分析、实时数据处理等领域。全文搜索是指在文档中搜索包含特定关键词的内容。高亮显示则是在搜索结果中以粗体或其他方式突出显示关键词，以便用户...
一、评分规则需求按照用户画像(不同的标签分数)和用户省份在用户查询时，对查询结果进行自定义评分二、ES自定义评分方式参考：博客：https://blog.csdn.net/W2044377578/article/details/128636611官网：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/master/function-score.
本文介绍了如何利用GCP组件和Elasticsearch构建完整的混合搜索应用。通过Elasticsearch Cloud Serverless与VertexAI集成，使用gemini-embedding-001模型生成向量，semantic-ranker-fast-004模型重排序，以及gemini-2.5-flash-lite模型生成自然语言回答。文章详细演示了从创建AI连接器、数据索引到混合
1.背景介绍在今天的互联网时代，搜索推荐技术已经成为了网站和应用程序的核心功能之一。它可以帮助用户更快地找到所需的信息，提高用户体验，并增强用户对应用程序的忠诚度。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Elasticsearch进行搜索推荐。1. 背景介绍Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，基于Lucene库，可以实现实时的、可扩展的、高性能的搜索功能。它支持多种数据类型，...
在当今的数字时代，数据呈指数级增长，且日益复杂，高效搜索和分析这一浩瀚信息海洋的能力从未如此重要。但同时也从未如此具有挑战性。这就像大海捞针，但挑战在于针的形状不断变化。这就是向量搜索作为游戏规则改变者出现的地方，它改变了我们与大型数据集的交互方式。它通过将数据转换为向量（多维空间中的数学表示）来实现这一点，从而实现更细致入微和上下文感知的搜索。向量搜索的核心是两种关键算法：近似最近邻 () 和
根据 Elasticsearch 文档，无法索引或搜索空值 null。当一个字段设置为 null（或空数组或空值数组）时，它被视为该字段没有值。
混合搜索(Hybridsearch)是一种融合关键词搜索和语义搜索的新型检索方式，通过结合传统精确匹配与语义理解的优势，显著提升搜索精准度。它将BM25排序算法与向量搜索技术相结合，既能处理精确关键词匹配(稀疏向量)，又能理解查询意图和上下文(密集向量)。混合搜索特别适合处理模糊查询和复杂语义场景，在电商、企业文档等应用中展现优势。与检索增强生成(RAG)技术结合后，还能为生成式AI提供更准确的上
位置搜索的范围在规定范围里可以不进行衰减，超过这个范围就会按照衰减函数进行衰减。想象一下，你需要根据用户位置的接近程度对结果进行排序。完成此任务的方法之一是使用定位和衰减函数。 衰减函数可用于根据比例调整文档的相关性分数。
是的，Elasticsearch 支持跨多个索引关联搜索。可以使用 Elasticsearch 的 join 类型来实现，它允许您在一个索引中查询另一个索引中的文档。
你是否有兴趣了解 Elasticsearch 用于向量搜索的特性以及设计是什么样子？一如既往，设计决策有利有弊。本博客旨在详细介绍我们如何选择在 Elasticsearch 中构建向量搜索。
全文搜索是一种在大量文本数据中查找特定信息的强大技术。与仅查找精确匹配的简单关键字搜索不同，全文搜索会分析文档的整个文本并了解查询的上下文。这使得它能够找到相关结果，即使查询不使用你搜索的确切关键字。这是它的工作原理索引。当你将文本数据添加到支持全文搜索的系统时，系统首先创建索引。该索引就像文本的详细地图，列出了它包含的所有单词和短语以及它们出现的位置。查询。执行全文搜索时，你输入包含关键字或短语
(".*[\u4E00-\u9FA5]+)|([\u4E00-\u9FA5]+.*")开启正则后，复制到搜索框内即可。
本篇文章使用Spring Boot整合Elasticsearch、Logstash实现全文搜索，保姆级教学！
在 Elasticsearch 中，分词器（Analyzer）是文本处理的核心组件，负责将原始文本转换为可搜索的词项（tokens）。字符过滤器（Character Filters）：对原始文本进行预处理，如去除 HTML 标签、转换字符等。分词器（Tokenizer）：将文本按规则分割成词项，是分词器的核心部分。词项过滤器（Token Filters）：对分词后的词项进行进一步处理，如小写转换、
Elasticsearch 8.16 引入了 BBQ（Better Binary Quantization - 更好的二进制量化）—— 一种压缩向量化数据的创新方法，其性能优于传统方法，例如乘积量化 (Product Quantization - PQ)。Elastic 是第一家实施这种方法的向量数据库供应商，它使此功能可用于实际搜索工作负载，减少必要的计算资源，同时保持低查询延迟和高排名质量。
详细描述 Elasticsearch 中的通配符 wildcard 搜索。Elasticsearch 是一个分布式、免费和开放的搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，例如文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。 它基于 Apache Lucene 构建，Apache Lucene 是一个全文搜索引擎，可用于各种编程语言。 由于其速度、可扩展性以及对不同类型内容进行索引的能力，Elasticse
这篇文章介绍了 ColPali 模型，这是一种 late-interaction 模型，可简化包含图片和表格的复杂文档搜索过程，并讨论了其在 Elasticsearch 中的实现。在构建搜索应用时，我们经常需要处理具有复杂结构的文档 —— 例如表格、图片、多列等。传统上，这需要设置复杂的检索流程，包括 OCR（光学字符识别）、布局检测、语义分块 等多个处理步骤。2024 年，引入了 ColPal
适合需要高性能和灵活搜索功能的场景，支持字段加权和类似 Elasticsearch 的评分机制。libsearch：适合轻量级和简单需求的项目，无需预建索引，支持多种搜索模式。根据你的具体需求，可以选择合适的方案实现纯前端全文检索。如果需要更复杂的功能（如中文分词或高级评分机制），推荐使用；如果需要快速实现轻量级搜索功能，libsearch是一个不错的选择。希望这篇文章对你有所帮助！如果有任何问题
Zinc 是一个进行全文索引的搜索引擎，是 Elasticsearch 的一个轻量级替代方案。
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