检索分析服务 Elasticsearch版

通过本教程，您将学习如何创建、配置、共享仪表板，并与创建的仪表板进行数据交互。

阿里云 Elasticsearch Serverless 商业化版本正式上线，在帮助用户快速构建数据检索与分析应用的同时，提供按实际资源用量付费的付费体验，与自建相比大幅降低成本，助力用户快速上云！

Elasticsearch Serverless 服务基于云原生Serverless技术开发，致力于为用户打造更低成本、弹性灵活、开放兼容、开箱即用的Elasticsearch使用体验。相比公测版，正式版Elasticsearch Serverless服务对原生Elasticsearch的读写API及生态组件有更高兼容性，帮助用户快速构建数据检索与分析应用，可灵活使用在多种应用场景中，例如网站搜索、企业信息检索、日志分析、运维监控等。 立即开通>>

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阿里云ElasticSearch迁移-基于OSS全增量快照

本文采用示例讲解的方式，介绍使用一个命名实体识别 (NER) NLP 模型来定位和提取非结构化文本字段中预定义类别的实体。我们将通过一个公开可用的模型向您展示如何完成以下几种操作：部署模型到 Elasticsearch 中，利用 new _infer API 查找文本中的命名实体，以及在 Ingest 管道中使用 NER 模型，在文档被采集到 Elasticsearch 中时提取实体。

本文将举例说明如何使用文本嵌入模型来生成文本内容的向量表示，并演示如何对生成的向量进行向量检索。我们将会在 Elasticsearch 上部署一个面向所有人群开放的模型，然后在采集管道中使用它来从文本文档生成嵌入。接下来，我们会展示如何在向量检索中使用这些嵌入来查找对于给定查询而言语义相似的文档。

Elasticsearch是一个基于Lucene的实时的分布式搜索和分析引擎，设计用于云计算中能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，并支持RESTFUL风格的url访问。全文检索、多语言检索以及基于地理位置信息检索在Elasticsearch上应用广泛，本场实验将分别介绍如何使用Elasticsearch8.5版本进行全文检索、多语言检索和地理位置查询三个Elasticsearch基础检索子场景的实现。

一个灵活的开源数据收集、处理、传输工具。logstash包含三个模块，输入、过滤和输出。其中输入、输出是必须的，过滤是可选的。logstash工作流程为从数据源中获取数据、对数据做过滤和简单清洗、输出到指定的目标中。