智能搜索推荐

本文介绍在没有向量数据的情况下，怎样通过OpenSearch-向量检索版快速从零搭建图像搜索服务。

阿里云OpenSearch LLM智能问答版近期全新升级，新增最新版开源大模型、多模态模型、切片策略升级等产品能力。

该文介绍了一个批量查找PDF文件（不限于找PDF）的工具，用于在多级文件夹中快速查找并复制特定文件。通过下载提供的软件，用户可以加载PDF库，输入文件名列表，设置操作参数（如保存路径、复制或删除）及搜索模式。软件能高效执行，例如在1.1秒内完成对数千文件中的37个目标文件的复制，显著提升了工作效率，避免了手动逐个查找和复制的繁琐。

GhostHook v1.0，一款由Native-One黑客组织开发的无文件浏览器恶意软件，正在网络犯罪论坛快速扩散，对多平台和浏览器构成威胁。这款恶意软件兼容Windows、Android、Linux和macOS，以及Google Chrome、Firefox、Opera和Edge等浏览器。它通过伪装的URL在社交论坛、邮件、即时消息和QR码中传播。无文件恶意软件利用内存驻留、系统工具和隐蔽性高的特点逃避检测，强调了对先进安全策略如EDR系统、网络监控和用户安全教育的需求。

Spring Security是全面的安全框架，适用于多层认证授权的Web应用，提供丰富的认证授权功能和灵活配置。JWT则是轻量级的认证授权机制，基于JSON标准，常用于API调用中的身份验证。Spring Security侧重于复杂的权限管理，而JWT则以简洁高效著称。两者在使用时，Spring Security涉及用户认证授权和定制身份验证策略，JWT则涉及生成和匹配认证令牌。选择哪个取决于具体需求和应用场景。

在Linux中恢复丢失数据的方法包括使用Undelete或Extundelete工具、恢复损坏的Super Block和Inode、处理LVM逻辑卷问题，以及使用专门的数据恢复软件。当文件被删除或文件系统受损时，可尝试上述方法。确保在操作前备份数据，若不熟悉过程，建议寻求专业帮助。[了解更多](https://linux.ciilii.com/show/news-216.html)

Linux是强大操作系统，提供众多命令行工具，如安装登录（login, shutdown, install）、文件处理（file, mkdir, grep）和系统管理（df, top, kill）。此外，还包括网络操作（ifconfig, ping, telnet）和安全相关（passwd, su, chmod）命令。了解这些基础命令对于有效管理Linux系统至关重要。详细信息和特定用法可能因版本差异而变化，建议查阅相关文档。

Linux是一个功能强大的操作系统，提供了许多常用的命令行工具，用于管理文件、目录、进程、网络和系统配置等。以下是Linux必学的60个命令的概览，但请注意，这里可能无法列出所有命令的完整语法和选项，仅作为参考

本次分享内容为havenask的kubernetes模式部署，由下面2个部分组成（部署Kubernetes模式Havenask集群、 Kubernetes模式相关问题排查），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

本次分享内容为Havenask单机模式，由下面3个部分组成（Hape工具介绍、创建单机版Havenask、Hape问题排查），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

本节分享 Havenask UDF定制相关的内容，共包含3个部分，分关于 Havenask 的 UDF 相关的介绍、自定义 UDF 的开发及配置方法的介绍，最后将进行 UDF 定制的实际操作演示。

本次分享内容为Havenask的集群扩备份，共2个部分组成（集群备份简介、 集群备份实践），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

本次分享内容为Havenask的文本索引，本次课程主要分为两部分内容，首先简要介绍倒排索引的数据结构和文本索引的特性，然后进行对文本索引配置不同分析器的实践，希望通过分享帮助大家更好了解和使用Havenask。

本次分享内容为使用hape部署分布式版Havenask，共2个部分组成（部署分布式版Havenask集群、 分布式相关问题排查），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。性能测试的目的在于评估搜索引擎在各种负载和条件下的响应速度、稳定性。通过模拟不同的用户行为和查询模式，我们可以揭示潜在的瓶颈、优化索引策略、调整系统配置，并确保Havenask在用户数量激增或数据量剧增时仍能保持稳定运行。本文举例对Havenask进行召回性能测试的一个简单场景，在搭建好Havenask服务并写入数据后，使用wrk对Havenask进行压测，查看QPS和查询耗时等性能指标。

阿里云OpenSearch引擎通过Dense和Sparse混合检索技术，在中文Embedding模型C-MTEB榜单上拿到第一名，超越Baichuan和众多开源模型，尤其在Retrieval任务上大幅提升。

在Linux系统中，有多种方法可以查看自己的IP地址。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内的几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask作为一款高性能的召回搜索引擎，应用在向量检索和LLM智能问答场景的解决方案和核心优势。通过Havenask向量检索+大模型可以构建可靠的垂直领域的智能问答方案，同时快速在业务场景中进行实践及应用。

本次分享内容为Havenask的问题排查，由下面4个部分组成（Hape运维脚本问题、集群相关问题、表相关问题、数据写入与查询问题），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

本次分享内容为Havenask的日志查询，文章包含了具体查询步骤和举例、实操演示，希望可以帮助大家更好的使用Havenask。

本文介绍了Havenask的表结构变更，包括表结构简介、全量构建流程和变更表结构三个部分。表结构由schema配置，字段类型包括INT、FLOAT、STRING等，索引有倒排、正排和摘要索引。全量表变更会触发全量构建，完成后自动切换，但直写表不支持直接变更。变更过程涉及使用hape命令更新schema并触发全量build。最后还有全量构建的流程图和具体操作步骤。

本次分享内容为Havenask的集群扩分片，共2个部分组成（ 集群扩分片简介、 集群扩分片实践），希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

本文将介绍如何通过OpenSearch向量检索版，在图像搜索服务中进行多主体识别。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask的消息系统--Swift，它是一个设计用于处理大规模的数据流和实时消息传递的高性能、可靠的消息系统。

本文介绍OpenSearch 智能问答实验室上线的场景功能体验。

本文介绍如何通过OpenSearch向量检索版，使用稀疏-稠密向量进行混合检索，获得更好的搜索效果。

Python中pyinstaller库使用

阿里云向量检索服务是一款强大且易于使用的云服务产品，专为大数据检索而设计。通过深度学习模型和高效的索引结构，该服务提供了快速、准确的检索能力，适用于多种业务场景。在评测中，我们对其功能、性能和业务场景适配性进行了全面评估，认为其具有出色的性能和良好的业务场景适配性。未来，阿里云向量检索服务有望持续发展和创新，拓展更多应用领域，为用户带来更加卓越的体验。

基于阿里云向量检索服务搭建AI智能问答机器人

随着大数据和人工智能的快速发展，向量检索技术在各个领域的应用越来越广泛。阿里云作为国内领先的云计算服务提供商，也推出了自己的向量检索服务。本文将对阿里云的向量检索服务进行最佳实践测评，探讨其在语义检索、知识库搭建、AI多模态搜索等方面的应用，并与其它向量检索工具进行比较。

Havenask是阿里巴巴智能引擎事业部自研的开源高性能搜索引擎，深度支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么在内几乎整个阿里的搜索业务。本文针对性介绍了Havenask的在线检索服务，它具备高可用、高时效、低成本的优势，帮助企业和开发者量身定做适合业务发展的智能搜索服务。

使用向量检索服务的好处是它可以将文本信息转化为向量表示，并进行相似度计算。这使得能够高效地搜索与查询进行语义匹配的文本

Exception in thread “main” joptsimple.UnrecognizedOptionException: zookeeper is not a recognized option

深度解读开放搜索在向量检索和大模型方面的升级演进。

识林基于OpenSearch构建大语言模型的智能问答体系，实现客户问答效率提升10倍以上。

在2023云栖大会上，阿里云搜索负责人郭瑞杰对阿里云搜索产品智能化升级发布，在全场景的搜索细分领域，提供智能化产品能力。

本文介绍智能学术论文助手SmartArxiv的架构、应用场景和产品功能。

本方案介绍用户在没有向量数据的情况下，通过直接导入图片源数据，在OpenSearch内部便捷完成图片向量化、向量搜索等步骤，实现以图搜图、以文搜图等多种图像检索能力。

本文将介绍如何使用OpenSearch向量检索版和智能问答版，搭建灵活自定义的企业专属对话搜索系统。

本文从向量检索应用场景、常见的向量检索方法、向量检索性能优化、功能性能对比介绍了向量检索的业务应用场景和技术选型方式。

本篇详细介绍了搜索场景下智能推荐技术的演变历程，从基础的协同过滤算法到个性化推荐的深度学习实现。通过代码示例，读者可以了解不同阶段推荐算法的原理和实际应用，以及如何评估推荐效果。文章旨在帮助读者深入理解智能推荐的发展趋势，为构建更智能、个性化的推荐系统提供有益的指导。