| 导语 本文从腾讯云ES AI增强搜索相关能力介绍出发，通过集群部署、模型上传、效果验证等全流程演示，从零到一完成基于腾讯云ES的自然语言处理（NLP）与向量检索实践。 引言 腾讯云Elasticsearch Service近期上线的ES 8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技

‍ ​ ‍| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发，说明混合搜索的原理、优势及其必要性，并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。 引

一 背景 Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的

导读 武汉，2024年3月30日 — 在这个春意盎然的季节，由腾讯云和Elastic社区联合主导的，Elastic Meetup武汉站活动成功在汤逊湖畔，腾讯武汉研发中心举办，标志着疫情后最大规模的Elastic Meetup的圆满结束。这次活动不仅是技术交流的盛宴，更是腾讯云ES在当前火热的AI、

2024年4月26日，在中国信通院组织的首家检索增强生成（RAG）技术要求专项测试中，腾讯云ES完成了专项测试的全部内容，成为首个完成此项测试的产品。 中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601），联合40余家企业的70余位专家

引言 Elasticsearch技术是日志分析场景的首选解决方案，随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析等面临挑战，降本增效的诉求也越来越高。 基于自动弹性、完全免运维的ES Serverless服务，腾讯云大数据团队联合腾讯云开发者社区共同打造了本次**「ES Serverless一站式日

引言 作为云原生技术的爱好者，笔者活跃在各种开发者社群，这不，又让我发现了一个宝藏：腾讯云Elasticsearch Serverless服务，具备自动弹性、免运维的特性，丰富的产品能力，能分钟级实现容器服务的日志采集与可观测分析。当然，秉持着“不吃独食”的开源心态，为了让大家也能免费体验到这款开箱

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腾讯乐享利用腾讯云ES的一站式文本检索和向量检索混合搜索能力，打造面向企业级知识管理的智能问答模块。通过精准的信息检索、严格的权限管理和全流程的知识管理，帮助企业内部员工和外部伙伴高效挖掘企业和组织的知识金矿。 本文介绍了乐享基于腾讯云ES的一站式RAG解决方案实现乐享智能问答功能的实践。 腾讯乐享

引言 当我们需要深入了解一个知识点时，我们可能会通过阅读大量的书籍进行总结，或者是通过浏览器搜索相关的文章，不论是哪种方式，都需要我们花很多时间去进行知识过滤与提取，那么，有没有一个方案，能够让我们能够快速的了解该知识点的含义，并标注来源与作者以及进行关联内容推荐呢？ 答案是肯定的，微信读书作为全民

随着腾讯云 ES 8.8.1 及其后续版本 8.11.3、8.13.3 的推出，腾讯云 ES 在人工智能、向量搜索和自然语言处理（NLP）等领域功能得到了显著的增强。这些新功能为开发者提供了更多的可能性，尤其是在处理复杂的 NLP 任务时。 本文将探讨如何利用腾讯云 ES 的机器学习功能，实现一站式

导语｜Elasticsearch 8.x 引入了强大的向量搜索功能，使得在大规模数据集上进行高效的 k 近邻（kNN）搜索成为可能。向量搜索在许多应用场景中都非常重要，例如 RAG、推荐系统、图像搜索等等。本文旨在深入浅出地剖析 Elasticsearch 8.x 的 kNN 搜索和混合搜索功能，介

Filebeat简介 Filebeat 是 Elastic Stack 中的一部分，是用于转发和集中日志数据的轻量级传送器。它作为代理安装在您的服务器上，监控指定的日志文件或目录，收集日志事件，并将它们转发到 Elasticsearch 或 Logstash 进行索引和处理。 Filebeat的构成

​ 本文共计8085 预计阅读时长25分钟 导读 在大型语言模型（LLM）引领的革命浪潮中，搜索与大模型的紧密结合已成为推动知识进步的关键要素。作为开源搜索引擎排名第一的 Elasticsearch（ES），结合沉淀多年的文本搜索能力和强大的向量检索能力实现混合搜索，使搜索变得更准、更全、更智能。腾

本文共计2083字 预计阅读时长7分钟 什么是RAG？ 随着数据智能技术的不断发展，以大语言模型（LLM）驱动的AIGC为代表的内容生成技术已经成为企业数据智能能力中不可或缺的一部分。但在实践过程中，LLM（例如ChatGPT）仍存在不少问题，例如信息更新不及时、垂直领域知识匮乏，且可能产生“幻觉”