本文为您介绍如何通过Elasticsearch和PAI-EAS部署企业级AI知识库对话，利用Elasticsearch进行企业专属知识库的检索，利用PAI-EAS来进行AI语言大模型推理，并通过开源框架LangChain将二者有机结合，从而集成到您的业务服务当中。

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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。

带你读《Elastic Stack 实战手册》之84：——4.3.3.Elasticsearch 性能优化之内存和熔断浅析（上）

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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。

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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。

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《Elastic（中国）基础开发宝典》——大规模测试新的 Elasticsearch 冷层可搜索快照

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