1. 缘起我接触 ES 的时间大约是2017年，最初是小打小闹，只是搭了个小的demo环境，用ES来存储给设备日志外加用Kibana做一些简单的可视化展示，自我娱乐和研究而已， 对于ES...

聚合认知前提桶（Buckets）——满足特定条件的文档的集合指标（Metrics）——对桶内的文档进行统计计算SELECT COUNT(color)FROM tableGROUP BY colorCOUNT(color) 相当于指标。GROUP BY color 相当于桶。一、聚合起步1、创建索引1.1 创建索引DSL实现put c

年前，《一本书讲透Elasticsearch》荣登京东编程语言与程序设计榜前5名，今天又上榜当当人工智能新书榜第7名。先看评价，看看大家阅后反馈来自百度公司员工评价来自Elastic原厂资深架构师评价来自IBM资深架构师周钰老师的评价来自2位阿里巴巴资深大佬评价来自产业技术研究院的评价京东评价截图淘宝评价截图再看视频，全面了解书中8.X版本内容‍‍‍强烈建议看完再做决定‍‍长期积累，偶然得之——.

1、题记由于硬件服务器资源紧张，正常公司里面会有专门的服务器安装VMSphere，然后大家在上面装自己的windows/Linux虚拟机环境进行开发或测试。但是，现在我手头只有1台物理服务器，单纯的用作ES环境的开发，内存资源没有得到充分利用。而当前正需要几台Windows7-64bit环境，所以，在Centos物理服务器上安装VMWare，然后再搭建Win764bit虚拟机成为当务之急。之

FSCrawler 是一个开源项目，可以帮助我们快速简便地将文件（如 PDFs、Office 文档等）索引到 Elasticsearch 中。其作者 David Pilato，有20年+工作经验。自 2013 年至今，一直在 Elastic公司工作，可以算作 Elastic 元老级员工。博客地址：https://david.pilato.fr/Github：https://github.com/d

Elasticsearch 是实现用户无缝搜索体验的关键工具。它通过提供快速、准确和相关的搜索结果，彻底改变了用户与应用程序的互动方式。然而，要确保 Elasticsearch 部署达到最佳性能，就必须关注关键指标，并对诸如索引、缓存、查询、搜索以及存储等各种组件进行优化。在本博文中，我们将深入探讨如何调整 Elasticsearch 以实现最佳性能和发挥最大潜能的最佳实践与技巧，从优化集群健康、

AI 时代，如何从海量私有文档（非公开）中快速提取精准信息成为了许多企业和个人的迫切需求。本文介绍了一款基于 Qwen2.5-14B 大语言模型（换成 DeepSeek 原理一致）与 Elasticsearch 搜索引擎构建的大数据知识库智能问答系统。该系统结合了向量检索技术、检索增强技术（RAG）和生成式 AI，能够高效处理多格式文档并为用户提供准确、自然的回答。以下将从实测效果、环境要求、整体

以一种极简的方式将本地文档切分导入Coco AI，形成了快速全文检索+智能问答。需要部署：Elasticsearch、FSCrawler、通义本地模型、ollama、开源、跨平台的统一搜索+AI 智能问答工具 Coco AI 0.5.0 发布。3、基于 Coco AI 的本地文档知识库+智能问答系统完整实现步骤。2、基于 Coco AI 的本地文档知识库+智能问答系统效果图。深入解析 Coco A

导读我们在之前的文章，《浅谈Elasticsearch Serverless设计与选择》 中提到过，云上许多数据存储和分析应用正在向 Serverless 模式进行转变。Serverless 是对专有的、需要自管理的集群模式的一种极大补充，特别是对于需要灵活应对需求和负载的变化又不希望预付服务器租赁费用，同时，又期望能够减少运维和管理成本的企业来说，Serverless 不仅便宜，而且更适合快速的

随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉与深度学习已成为科技领域中最热门、最具挑战性的研究方向之一。它们的应用范围从简单的图像处理扩展到了自动驾驶、医疗影像分析、智能监控行业等多个领域。在这样的背景下，《》一书应运而生，为广大从业人员和学者提供了一个全面、深入的学习和实践平台。