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Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理

原文：https://www.elastic.co/blog/vector-search-elasticsearch-rationale 向量搜索通过 Apache Lucene 集成到 Elasticsearch

向量数据库

深度解析ElasticSearch同义词管理：打造更智能的搜索体验

ElasticSearch同义词搜索在ElasticSearch中引入同义词（synonyms）搜索功能的主要目的是提升搜索的智能性和用户体验，具体体现在以下几个方面：

ElasticSearch 智能搜索

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数]

Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解] 今天要介绍的 Elasticsearch Relevance

大模型 AI编程

LangChain - RAG：线上系统多文档要频繁更新，每次都要重新花钱做一次 embedding，老板不批预算，批我...

chunk 做一次 hash，记录下来 hash 值，每次源数据更新了只需要在这一步里面比对一下，更新的 chunk 对应的 embedding 删掉，生成新的插入到原有向量数据库中就好，类似的方法 Elasticsearch

大模型

Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器，从原理到解决方案

Elasticsearch中的相似度检索算法前面说了，我们自己的RAG产品之前是存在一些相关性问题的，其他方面能优化的我们觉得也基本上优化的差不多了，除了我们采用的国产大模型在通用能力上和ChatGPT

RAG 检索增强

颠覆数据存储方式：向量数据库的威力

回顾过去，从2019年开始，一些通用的数据库，开始增加对向量数据库的支持，比如ElasticSearch、Redis、PostgreSQL。

编程数据库

8 月份火火火火的 GitHub 开源项目

全文检索用 Zinc 替代了笨重的ElasticSearch，10 万条数据运行内存在 10MB 左右。

大模型

检索增强生成 (RAG):What, Why and How?

如果您正在使用像Elasticsearch这样的搜索引擎，则需要在搜索引擎中对数据进行索引。

检索增强大模型

微信向量检索分析一体化数仓探索：OLAP For Embedding

· 从数据库到向量检索：Elasticsearch ,ClickHouse ,PG ,Redis ..

OLAP For Embedding 一体化数仓

接私活必看的11个开源项目

、MyBatisPlus、Vue、ElementUI、G2Plot、Echarts等技术栈的大屏设计器，具备大屏设计、预览能力，支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLServer、ElasticSearch

私活开源项目

忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion！搜索的下一个前沿：检索增强生成遇上倒数排名融合和生成查询

专用的向量搜索数据库，如Elasticsearch或Pinecone，用于驱动文档检索。

RAG-Fusion 检索增强

企业如何更好的使用大模型？都有哪些框架和方案

语料来源比较多样，可能是一些PDF、CSV等文档，也可能需要接入企业现有业务系统涉及比如Mongodb、ElasticSearch等数据库，或者来自抖音、Shopify、Twitter等第三方应用。

人工智能大模型

百万token上下文窗口也杀不死向量数据库？CPU笑了

而要构建这个外挂知识库，常见的方法包括向量数据库、知识图谱，甚至也可以直接把ElasticSearch数据接入。

向量数据库大模型 cpu

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

还有像 OpenSearch 或 ElasticSearch 这样的托管解决方案，以及像 Pinecone、Weaviate 或 Chroma 这样的向量数据库，它们在底层处理了第 1 步中描述的数据摄入流程

检索增强式生成 RAG

高级 RAG 技术——图解概览

还有一些托管解决方案，如 OpenSearch 或 ElasticSearch，以及像 Pinecone、Weaviate 或 Chroma 这样的向量数据库，它们在后台处理第 1 步中描述的数据摄取流程

RAG 检索图解

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