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

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

语义/向量搜索是一种强大的技术，可以大大提高搜索结果的准确性和相关性。与传统的基于关键字的搜索方法不同，语义搜索使用单词的含义和上下文来理解查询背后的意图并提供更准确的结果。Elasticsearch 是实现语义搜索最流行的工具之一，它是一种高度可扩展且功能强大的搜索引擎，可用于索引和搜索大量数据。在本文中，我们将探讨语义搜索的基础知识以及如何使用 Elasticsearch 实现它。到本文结束时

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

最佳 k 值在于通过实验和尝试找到最佳点。你希望使用足够的邻居（k 为较低侧）来捕获基本模式，但不要太多（k 为较高侧），以免模型过度受到噪声或不相关细节的影响。你还需要调整候选者，以便搜索结果在给定的 k 值下准确。在 Elasticsearch 中引入密集向量字段和 k-近邻（kNN）搜索功能为实现超越传统文本搜索的复杂搜索能力开辟了新天地。本文深入探讨了选择 k 值和 num_candida

在深度学习术语中，嵌入是文本或图像等内容的数字表示。由于每个深度学习模型的输入都应该是数字，因此要使用文本来训练模型，我们应该将其转换为一种数字格式。有多种算法可以将文本转换为 n 维数字数组。最简单的算法称为“Bag Of Word”，该算法中 n 是语料库中唯一单词的数量。该算法只是简单地统计文本中出现的单词数量，并形成一个数组来表示它。',... ]这种表示形式不够丰富，无法从文本中提取语义

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。

Elasticsearch 通常允许你快速搜索大量数据。 在某些情况下，搜索可能在许多 shard 上执行，可能针对 frozen indices （冻结的索引）及跨越多个远程集群 （remote clusters），因此预期结果不会在毫秒内返回。 当你需要执行长时间运行的搜索时，同步等待返回结果是不理想的。 相反，异步搜索使你可以提交异步执行的搜索请求，监视请求的进度，并在以后的阶段检索结果。