在 Elasticsearch 中，dense_vector是一种专门用来存储和处理稠密向量（dense vectors）的字段类型。它特别适合需要进行k 近邻搜索（kNN）的场景，比如推荐系统、图像搜索或自然语言处理中的语义相似性计算。本文将带你从零开始了解dense_vector，包括它的定义、使用方式、索引选项以及一些实用技巧。让我们一步步拆解这块内容，用通俗的语言把复杂的概念讲明白...

1、常见的 Elasticsearch 可视化客户端介绍1.1 Head 插件这是一个非常老牌的 Elasticsearch 可视化插件（现在改名了 Multi Elasticsearch Heads），通常以 Chrome 插件或网页形式存在，用来查看集群的节点状态、索引元数据，也能在界面里直接执行查询请求。地址：chrome-extension://cpmmilfkofbeimbmgicl..

现在 Elasticsearch、Kibana、Security、Observability 的发布说明都在一个地方，找起来方便多了。从 5.X、6.X、7.X、8.X 一路跟过来的读者们应该对下面的界面非常熟悉。文档里加了"可用性徽章（标签）"，哪个功能是 9.1 加的、哪个是 9.2 改的，一目了然。1.客户端库导航 Java、Python、.Net 等客户端，ES|QL、KQL 等查询语言，

Easy-ES 3.0.0 虽然简化了配置，但对 ES 客户端版本的兼容性依然有要求。（简称 EE）作为 ES 界的“MyBatis-Plus”，凭借其强大的 ORM 能力和简洁的 API，正在成为许多 Java 开发者的首选。：Windows 终端默认 GBK，而 Maven 和 Java 都在用 UTF-8，编码不一致导致“鸡同鸭讲”。：Windows PowerShell 下跑 Maven

新增的 LLM 可观测性功能，支持对生成式 AI 模型（如 Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI 和 OpenAI）进行性能、错误、提示、响应、使用情况和成本的全面监，这对于构建和维护 AI 驱动的应用至关重要。特别说明：EDOT 是 Elastic 提供的工具，可以帮助更轻松地收集和分析不同系统的数据，它支持统一的数据格式，特别适合在多云和混合

随着大模型技术席卷全球，越来越多的开发者渴望能在自己的设备上运行一个专属的、私有的大模型。然而，迈向本地部署的第一步，往往也是最令人头疼的一步——硬件限制。其中，GPU显存（VRAM）就是那道最关键的门槛。今天，我们就来解决这个核心问题：如何根据有限的显存，选择并优化一个合适的大模型？简单来说，就是给模型"瘦身"。减少显存占用：精度减半，模型体积和显存占用也近乎减半提升推理速度：低精度计算更快，尤

Easysearch 作为 Elasticsearch 的国产化替代方案，以其高兼容性、优化的中文处理能力、轻量化设计、企业级安全功能和信创合规性，为投标环节提供了科学、合理的技术解决方案。Easysearch 提供高性能、高安全性、信创合规的搜索与数据分析能力，广泛应用于政务、金融、电商等场景，特别适合需要快速检索、数据分析和。在投标场景中，Easysearch 的快速检索、数据分析、安全合规和

1、Elasticsearch 监控指标可视化概述之前的推文 Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？有读者留言：“配合监控系统”。是的，监控系统就像我们的车载监控，...

现代的云计算架构中，如何监控和分析不同服务之间的流量，尤其是 Elasticsearch的请求，变得至关重要。极限网关（Infini Gateway）作为一款轻量级的高性能网关，能够帮助我们高效地记录和分析通过其流量，从而为运维和业务优化提供强有力的数据支持。本文将带你一步一步实现如何通过极限网关进行流量日志分析，并利用可视化工具 Kibana 进行数据展示。一、背景与目的在微服务架构中，多个应.

0.引言偶然的原因用了Gephi画关系图，并解决了其中遇到的一些问题。Gephi在大数据绘图方面的优势和可视化效果非常震撼，特总结备忘如下。1、Gephi简介[维基百科翻译]Gephi是一个在NetBeans平台上用Java编写的开源网络分析和可视化软件包。可运行在Windows，Linux及Mac os系统。Gephi已被用于学术界，新闻学和其他领域的一些研究项目，例如在可视化纽约时报内容的全