向量搜索

向量搜索工具之 Milvus vs. Elastic在当今数据驱动的世界中，向量数据库因其在处理大规模非结构化数据方面的卓越能力而变得越来越重要。随着数据量的爆炸性增长，如何确保这些数据库在存储和检索数十亿数据点时仍能保持高性能，成为了一个关键挑战。

【Elasticsearch】-实现向量相似检索如果elasticsearch服务设置账号密码，则在请求的header中添加 Basic Auth 认证

江小皮不皮

python使用elasticserch进行混合搜索构建知识库待写入数据存储在json文件中，里面是query和answer的对子。IK 分词器可以将中文文本切分成一个个有意义的词语，并计算这些词语的词频（term frequency，TF），用于构建倒排索引。在搜索时，Elasticsearch 会根据查询词的词频和文档中各个词语的词频来计算文档的相关性得分，从而排序返回搜索结果。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch：使用 Elasticsearch 向量搜索及 RAG 来实现 ChatbotElasticsearch 的向量搜索为我们的语义搜索提供了可能。而在人工智能的动态格局中，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation - RAG）已经成为游戏规则的改变者，彻底改变了我们生成文本和与文本交互的方式。 RAG 使用大型语言模型 (LLMs) 等工具将信息检索的能力与自然语言生成无缝结合起来，为内容创建提供了一种变革性的方法。在本文中，我们将使用 Elasticsearch 的向量搜索并结合 OpenAI 大模型来实现 RAG。有关更多关于 RAG 的描述，请

汀、人工智能

logstash 与ElasticSearch：从CSV文件到搜索宝库的导入指南使用 logstash 导入数据到 ES 时，由三个步骤组成：input、filter、output。整个导入过程可视为：unix 管道操作，而管道中的每一步操作都是由 “插件” 实现的。使用 ./bin/logstash-plugin list 查看 logstash 已安装的插件。

教你如何实现图片特征向量提取与相似度计算图片特征向量是一种用于描述图片内容的数学表示，它可以反映图片的颜色、纹理、形状等信息。图片特征向量可以用于做很多事情，比如图片检索、分类、识别等。

汀、人工智能

ElasticSearch安装、插件介绍及Kibana的安装与使用详解因为 ElasticSearch 是用 Java 语言编写的，所以必须安装 JDK 的环境，并且是 JDK 1.8 以上，具体操作步骤自行百度

汀、人工智能

Annoy vs Milvus：哪个向量数据库更适合您的AI应用？知其然知其所以然Annoy 和 Milvus 都是用于向量索引和相似度搜索的开源库，它们可以高效地处理大规模的向量数据。