# 检索分析服务 Elasticsearch版 #
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从企业级 RAG 到 AI Assistant，阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案
Elasticsearch Serverless高性价比智能时序分析关键技术解读
本篇演讲由阿里云1s团队的贾新寓讲解，主题为高性价比、智能日志更新关键技术。内容分为四部分：回顾日志场景痛点、介绍四大关键能力（开箱即用、高性能低成本、按量付费、智能调度免运维）、解读关键技术（如读写分离架构、ES内核优化等），并演示如何快速接入Serverless产品。通过这些技术，显著提升性能、降低成本，帮助用户实现高效日志管理。
轻松实现向量搜索：探索 Elastic-Embedding-Searcher 项目
elastic-embedding-searcher 是一个基于 Elasticsearch 的向量搜索框架，简化了向量数据的存储和检索过程。通过结合 Elasticsearch 的分布式能力与向量表示，项目实现了高效、精准的相似度检索。支持多种流行的嵌入模型（如 BERT、Word2Vec），并能够处理大规模数据集。该项目适用于文本相似度检索、问答系统及多语言处理等场景，开发者可以轻松集成并实现高效的数据检索。
基于elasticsearch + huggingface model 实现语义检索
项目地址：https://github.com/skyterra/elastic-embedding-searcher。本项目利用Hugging Face模型生成文本的嵌入向量，并将其同步至Elasticsearch创建索引，支持通过余弦相似度进行高效的向量搜索，实现精准的内容检索与推荐功能。该项目为开发智能搜索应用提供了强大的后端支持。
（该简介有239个字符，包括标点和空格）
极致 ElasticSearch 调优，让你的ES 狂飙100倍！
尼恩分享了一篇关于提升Elasticsearch集群的整体性能和稳定性措施的文章。他从硬件、系统、JVM、集群、索引和查询等多个层面对ES的性能优化进行分析，帮助读者提升技术水平。
一文了解多云原生的现代化实时数仓 SelectDB Cloud
现代多云原生实时数据仓库 SelectDB Cloud，充分利用云原生能力，为客户提供极致性价比、融合统一、简单易用、安全稳定的云上数据分析服务。
说说MQ在你项目中的应用(一)
本文总结了消息队列（MQ）在项目中的应用，主要围绕异步处理、系统解耦和流量削峰三大功能展开。通过分析短信通知和业务日志两个典型场景，介绍了MQ的实现方式及其优势。短信通知中，MQ用于异步发送短信并处理状态更新；业务日志中，Kafka作为高吞吐量的消息系统，负责收集和传输系统及用户行为日志，确保数据的可靠性和高效处理。MQ不仅提高了系统的灵活性和响应速度，还提供了重试机制和状态追踪等功能，保障了业务的稳定运行。
从零开始掌握全文本搜索：快速查找信息的最佳实践
全文本搜索技术（Full-text search）通过关键词或短语快速准确查找文档，其核心在于对文本数据的全面检索和索引。主要步骤包括分词处理、建立倒排索引、关键词匹配和结果排序。常见工具如Lucene、Solr和Elasticsearch提供了强大的搜索功能和高扩展性，适用于大数据和复杂数据分析，广泛应用于搜索引擎、日志分析等领域。
揭秘 Elasticsearch 集群架构，解锁大数据处理神器
Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于大数据处理、实时搜索和分析。本文深入探讨了 Elasticsearch 集群的架构和特性，包括高可用性和负载均衡，以及主节点、数据节点、协调节点和 Ingest 节点的角色和功能。
一文看懂Elasticsearch的技术架构：高效、精准的搜索神器
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，以其强大的全文本搜索功能和快速的倒排索引技术著称。它不仅支持数字、文本、地理位置等多类型数据，还提供了可调相关度分数、高级查询 DSL 等功能。Elasticsearch 的核心技术流程包括数据导入、解析、索引化、查询处理、得分计算及结果返回，确保高效处理大规模数据并提供准确的搜索结果。通过 RESTful API、Logstash 和 Filebeat 等工具，Elasticsearch 可以从多种数据源中导入和解析数据，支持复杂的查询需求。
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