向量检索

阿里云大数据AI技术

通过阿里云 Milvus 与 PAI 搭建高效的检索增强对话系统阿里云向量检索服务Milvus版（简称阿里云Milvus）是一款云上全托管服务，确保了了与开源Milvus的100%兼容性，并支持无缝迁移。在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模 AI 向量数据的相似性检索服务。相比于自建，目前阿里云Milvus具备易用性、可用性、安全性、低成本与生态优势。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，阿里云Milvus 云服务成为多样化 AI 应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的 Att

如何通过HTTP API新建Collection本文介绍如何通过HTTP API创建一个新的Collection。已创建Cluster：创建Cluster。

HNSW 分布式构建实践作者：魏子敬随着大模型时代的到来，向量检索领域面临着前所未有的挑战。embedding 的维度和数量空前增长，这在工程上带来了极大的挑战。智能引擎事业部负责阿里巴巴搜推广及 AI 相关工程系统的设计和建设，我们在实际业务迭代与发展中遭遇了 embedding 维度和数量扩张带来的诸多问题，其中索引构建时间问题尤为突出。

吃饭睡觉不准打豆豆

从Full-Text Search全文检索到RAG检索增强时光飞逝，转眼间六年过去了，六年前铁蛋优化单表千万级数据查询性能的场景依然历历在目，铁蛋也从最开始做CRUD转行去了大数据平台开发，混迹包装开源的业务，机缘巧合下做了实时数据集成入湖，对传统Java的栈和大数据栈以及他们之间的衔接层有了比较全面的了解。现如今大模型业务蓬勃发展，铁蛋也想乘着这波东风谋求更好的发展，最近刚开始接触这块的技术，对RAG相关的技术比较感兴趣，但是一直没有很了解这里面的关系，这玩意搞不清楚就很难受，于是铁蛋决定袖子一撸，干他完了。事情还得从最开始说起，第一次接触到RAG是听说大

【Elasticsearch】-dense_vector与hnsw的含义在Elasticsearch7.12 以后的版本，开始支持向量检索。通常新增一个向量索引字段定义参数如下：

从Milvus迁移DashVector本文档演示如何从Milvus将Collection数据全量导出，并适配迁移至DashVector。方案的主要流程包括：

阿里云大数据AI技术

全新启航！阿里云向量检索服务Milvus版正式上线！今天，阿里云正式宣布向量检索服务Milvus版在杭州、上海、北京、深圳四大region正式可用并开放公测！这是由阿里云与产品生态合作伙伴Zilliz联合推出的一款业内领先的云原生向量检索引擎。向量检索服务Milvus版在上一代EMR Serverless Milvus 公测版的基础上全新升级并继续提供公测服务，不仅继续100%兼容开源版内核，同时联合ZIlliz提供更强大的商业化内核，极致的存算优化，使得性能得到3倍以上提升，资源节约30%以上，更与PAI-EAS、通义等阿里云AI产品打通，并全面兼容Ll

简化 KNN 检索【翻译】Simplifying kNN search#转载 #大数据/ES #翻译这篇文章是关于如何简化 k 最近邻（k-Nearest Neighbors，简称 kNN）搜索的深入探讨。以下是对全文的翻译(借助 kimi AI)：

ElasticSearch中使用bge-large-zh-v1.5进行向量检索（一）系统：MacOS 14.3.1ElasticSearch：8.13.2Kibana：8.13.2BGE是一个常见的文本转向量的模型，在很多大模型RAG应用中常常能见到，但是ElasticSearch中默认没有。BGE模型有很多版本，本次采用的是bge-large-zh-v1.5。下载地址：

DashVector - 阿里云向量检索服务向量检索服务DashVector基于通义实验室自研的高效向量引擎Proxima内核，提供具备水平拓展能力的云原生、全托管的向量检索服务。

Hnswlib 介绍与入门使用Hnswlib是一个强大的近邻搜索（ANN)库，官方介绍 Header-only C++ HNSW implementation with python bindings, insertions and updates. 热门的向量数据库Milvus底层的ANN库之一就是Hnswlib, 为milvus提供HNSW检索。

关于对向量检索研究的一些学习资料整理主要是的学习资料是，官方文档和官方博客。相关文章还是挺多挺不错的他们更新也比较及时。有最新的东西都会更新出来。 es scdn官方博客

华为云开发者联盟

从基础到实践，回顾Elasticsearch 向量检索发展史本文分享自华为云社区《Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用》，作者：汀丶。向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。

汀、人工智能

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站在 Elastic 这个搜索领域的巨人肩膀之上，并基于两年多的 Machine Learning 研发成就构建而成。Elasticsearch Relevance Engine 将 AI 的最佳实践与 Elastic 的文本搜索进行了结合。ESRE 为开发人员提供了一整套成熟的检索算法，并能够与大型语言模型 (LLM) 集成。不仅如此，ESRE

spark基于HNSW向量检索参考文档：https://talks.anghami.com/blazing-fast-approximate-nearest-neighbour-search-on-apache-spark-using-hnsw/ HNSW参数调优文档：https://github.com/nmslib/hnswlib/blob/master/ALGO_PARAMS.md