Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明
转载
2024-09-15 13:29:48
152阅读
Elastic Stack 机器学习功能可以生成嵌入（embeddings），你可以使用它在非结构化文本中搜索或比较不同的文本片段。传统上，我们在搜索文本的时候，更加倾向于把文字进行分词，然后再对 token 进行比对：在上面，我们在文字中完全或部分匹配分词后的 token，从而完成我们的文字搜索。随着机器学习的出现，我们甚至可以直接在文字中直接使用 “问-答” 这样的方式进行搜索，比如：在这种情
转载
2024-04-17 13:09:55
51阅读
ES倒排索引及类型映射与分析器/SE倒排及搜索实现基础前言1 数据类型映射2 非结构化的全文文本查询与倒排索引（模糊的相关度的查询方式与倒排索引）3 分析器3.1 字符过滤器3.2 分词器3.3 标记过滤4. 映射注意5 复合类型5.1 多值字段5.2 空值5.3 多层对象 前言ES快速搜索的基础是建立在逆序索引设计的基础上的, 逆序索引的建立最基础的设计则是对于字符串的词语拆分 ; 通过将全文
转载
2024-09-10 21:39:46
25阅读
# 如何使用 Python 向 Elasticsearch 插入多条数据
在现代应用程序中，数据存储和管理是至关重要的一环。Elasticsearch（简称ES）是一个分布式的搜索和数据分析引擎，广泛应用于日志分析、实时数据处理等场景。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 向 Elasticsearch 插入多条数据。以下是整个流程的概览和步骤展示。
## 整体流程
| 步骤 |
原创
2024-09-17 05:06:07
137阅读
引用文章[7]的开篇，来表示什么是： 向量化搜索 人工智能算法可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，变成多维的向量。这些向量如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。我们一般将非结构化数据变成向量的过程称为 Embedding，而非结构化检索则是对这些生成的向量进行检索，从而找到相应实体的过程。非结构化检索本质是向量检索技术，其主
转载
2023-07-28 10:53:16
620阅读
我们通常用用_cat检测集群是否健康。 确保9200端口号可用: curl 'localhost:9200/_cat/health?v' 绿色表示一切正常, 黄色表示所有的数据可用但是部分副本还没有分配,红色表示部分数据因为某些原因不可用. 2.通过如下语句，我们可以获取集群的节点列表： curl 'localhost:9200/_cat/nodes?v'
转载
2024-05-07 17:25:55
165阅读
业务背景当我们在使用多维度检索时，mysql显然已经不能满足我的的使用场景，尤其涉及到表之间的join且数据量较大时，mysql的查询性能显得捉襟见肘。 这时候ES的多维检索功能就派上用场了。我们可以将两张或者多张业务表，制作成一个比较宽的索引，监听业务的binlog,并将数据保存到ES中。 这样就可以快速的支持业务检索了。业务需求通常情况下，会使用ES的动态模板，之后添加其他的维度过滤会更加方便
转载
2024-03-05 16:50:22
61阅读
随着深度学习浪潮的兴起，embedding技术也随之快速发展。embedding自身表达能力的增强使得直接利用embedding生成推荐列表成了可行的选择。因此，利用embedding向量的相似性，将embedding作为推荐系统召回层的方案逐渐被推广开来。我们在了解了embedding生成的常用算法模型之余，对于推荐系统的实现而言，了解其工程化实践也非常重要，本文将介绍在线向量召回服务在爱奇艺的
Python中的向量【课程性质：大数据分析】1. 实验目标向量
向量运算
向量子集2. 实验对象Python基础
学习对象：本科学生、研究生、人工智能、算法相关研究者、开发者
大数据分析3. 实验步骤步骤1 向量向量是数字、字符或逻辑数据(一维数组)的字符串。换句话说，向量是存储分组数据的简单工具。在Python中, 你通过中括号[ ]来创建一个向量. 将向量元素用逗号分隔在括号之间。在将来，向量
转载
2023-05-29 15:48:06
363阅读
通用向量搜索服务faiss是个高效的向量搜索解决方案，经过测试对比，可以感受到它的飞速，关于faiss性能测试的见这里：faiss包装与性能对比这次开源的是使用faiss搭建的通用向量搜索服务。项目开源地址：https://github.com/xmxoxo/vector_server通用向量搜索服务 VectorServer基于faiss搭建的通用向量搜索服务，服务加载向量持久化文件, 同时可指
转载
2024-07-30 13:50:35
60阅读
如果向ES中插入数据java
在数据处理和存储的过程中，Elasticsearch（ES）作为一个分布式的搜索引擎，其强大的数据索引和查询能力使其广泛应用于实时数据分析。本文将详细探讨如何在Java中向ES插入数据，同时涉及数据备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和监控告警等多方面内容，以确保数据的安全和高效管理。
---
## 备份策略
为了确保在数据插入过程中不会丢失重要
在上一篇博客中（Elasticsearch安装）已经完成了es的安装，那么接下来，将介绍下如在java代码中完成对某个索引的类型的文档的增删改查。这个java api的介绍在官网上也有很好的例子，大家可以参考下。完整演示demo下载：github:https://github.com/wesley5201314/Elasticsearch-demoes中的索引就对应数据库，类型就对应着数据库中
转载
2024-03-12 14:12:59
44阅读
Numpy是一个Python的科学计算库。它提供了高性能多位计算对象，并且对其提供了大量对象。如果你对Matlab比较熟悉，那么这个文档对你是有帮助的。向量一个numpy向量是一系列相同类型的并且被一切非负的整数索引。维数就是向量的排名，一个向量的形式就是一个整数的元组在每一维数上给予一个大小。 我们可以从python的lists中初始化numpy向量，并且用方括号来访问对象：import nu
转载
2023-10-01 16:23:50
242阅读
# 如何实现“python 空向量插入一维向量”
## 引言
Python作为一门易学易用的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。在Python中，向量是一种重要的数据结构，我们经常需要对向量进行操作和处理。本篇文章将介绍如何实现在Python中将一个一维向量插入一个空向量的操作，即将一个一维向量作为元素插入到一个空向量中。
## 流程概览
为了更好地指导入行的小白进行开发，我们可以用
原创
2024-01-04 08:57:04
44阅读
# Java ES 创建索引带向量映射
在现代的搜索引擎和推荐系统中，向量空间模型（Vector Space Model, VSM）扮演着重要角色。通过向量映射，数据能够被有效地索引并进行查询。本文将介绍如何在Java中使用Elasticsearch（简称ES）创建索引，并将数据向量化。
## 为什么选择Elasticsearch？
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜
原创
2024-09-05 03:50:53
236阅读
# 使用Python进行向量检索：基于Elasticsearch的简单入门
在大数据时代，信息的有效检索变得尤为重要。传统的关键词检索方法在处理海量数据时往往力不从心，而向量检索则通过将数据转换为向量形式来实现更高效的查询。本文将介绍如何使用Python和Elasticsearch（简称ES）进行向量检索，并提供相关的代码示例，帮助初学者快速上手。
## 什么是向量检索？
向量检索是将文本、
# Python与Elasticsearch向量搜索：新手指南
## 1. 引言
在处理大数据和复杂查询时，Elasticsearch是一个强大的工具。而向量搜索则是处理文本、图像和其他高维数据非常有效的方法。本文将逐步教会你如何在Python中使用Elasticsearch进行向量搜索。
## 2. 整个流程
下面的表格展示了执行Python与Elasticsearch向量搜索的整体流程
# Python与Elasticsearch插入数据的全景指南
在现代应用中，数据存储与检索扮演着至关重要的角色。Elasticsearch作为一款强大的分布式搜索引擎，广泛应用于日志分析、实时搜索等场景。本文将介绍如何通过Python将数据插入到Elasticsearch中，并附带相应的代码示例。我们还将展示对应的类图和关系图，以便更好地理解相关概念和实现。
## 1. 什么是Elastic
原创
2024-09-19 06:22:27
55阅读
Python是一种功能强大、易学易用的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、网络编程等领域。在数据处理领域，Elasticsearch（简称ES）是一个开源的分布式搜索引擎，提供全文搜索、结构化搜索等功能。本文将介绍如何使用Python向Elasticsearch插入数据，并通过代码示例讲解具体操作步骤。
### Elasticsearch简介
Elasticsearch是一个基于Apac
原创
2024-06-14 04:08:38
38阅读
向量召回的目标1：内积时既考虑到了相关性、又考虑到了兴趣，所以这就是前两个目标2：有的还会考虑rpm最大化3：有的团队还会在训练模型时，loss上加入点击loss、下单loss、相关性loss等目标一、基础的向量召回就不简述了就是使用精排的样本，然后形成两个塔，一个用来训练user向量，一个用来训练item向量，然后内积相乘再反向梯度传播，训练出来模型后，不管是离线刷出来所有user/item的向
转载
2024-05-05 20:42:44
259阅读
