# 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。
字节面试： es怎么提升性能和精准度？（尼恩独家，史上最全）
本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对ES（Elasticsearch）提升搜索性能和精准度的面试题进行详细解析。文章首先指出，提升ES速度和精准度是两个独立的问题，分别涉及性能优化和精准度优化。这些内容不仅有助于应对面试中的难题，还能帮助开发者在实际项目中构建更高效的搜索系统。尼恩强调，掌握这些知识后可以在面试中“吊打”面试官，轻松获得理想Offer。同时，他还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源供读者学习参考。
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。
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