阿里云检索分析服务Elasticsearch版兼容开源ELK功能,免运维全托管,提升企业数据检索与运维分析能力。
本实验通过简易快速的阿里云相关组件和开源模型部署,通过1小时的动手实操,搭建基于Elasticsearch向量检索的以文搜图的搜索服务原型。
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。
阿里云 Elasticsearch Serverless 服务正式上线。全新产品形态,基于云原生 Serverless 技术,致力于为用户打造更低成本、弹性灵活、开放兼容、开箱即用的云上 Elasticsearch 使用体验。
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。
阿里云作为国内首家上线 Elasticsearch 8.9版本的厂商,在提供 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™) 引擎的基础上,提供增强 AI 的最佳实践与 ES 本身的混合搜索能力,为用户带来了更多创新和探索的可能性。
Elasticsearch 从8.8版本开始,新增 RRF,支持对多种不同方式召回的多个结果集进行综合再排序,返回最终的排序结果。之前 Elasticsearch 已经分别支持基于 BM25 的相关性排序和向量相似度的召回排序,通过 RRF 可以对这两者的结果进行综合排序,可以提升排序的准确性。