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Elasticsearch
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将 Elasticsearch 向量数据库引入到数据上的 Azure OpenAI 服务(预览)
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何时应用 RAG 与微调
充分发挥 LLM 的潜力需要在检索增强生成(RAG)和微调之间选择正确的技术。 让我们来看看何时对 LLM、较小的模型和预训练模型使用 RAG 与微调。我们将介绍: LLM 和 RAG 的简要背景 R
Elasticsearch 开放 inference API 增加了对 Cohere Embeddings 的支持
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Elasticsearch:语义搜索即服务处于卓越搜索的中心
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Elasticsearch:使用在本地计算机上运行的 LLM 以及 Ollama 和 Langchain 构建 RAG 应用程序
无需 GPU 的隐私保护 LLM。在本博客中,我将演示使用不同的工具 Ollama 构建的 RAG 应用程序。 与本文相关的所有源代码均已发布在 github上。 请克隆存储库以跟随文章操作。我们可以
Elasticsearch:虚拟形象辅助和对话驱动的语音到 RAG 搜索
作者:来自 Elastic Sunile Manjee 搜索的演变 搜索已经从产生简单结果的简单文本查询发展成为容纳文本、图像、视频和问题等各种格式的复杂系统。 如今的搜索结果通过生成式人工智能、机器
通过 Elastic AI Assistant for Observability 进行警报管理,最大限度地提高 IT 效率
作者:来自 Elastic Felix Roessel 管理和关联 Elastic Observability 中的信号和警报 随着组织采用日益复杂和互连的 IT 系统,各种监控工具生成的大量警报带来
Elastic 被评为 2024 年 Fast Company 最具创新力的公司
近期,Elastic 被《Fast Company》杂志评为 2024 年最具创新力的公司。《Fast Company》认为:作为企业搜索提供商的 Elastic,已将人工智能纳入其技术套件中,以帮助
如何使用 Elasticsearch 作为向量数据库
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使用 Elastic 作为全局数据网格:将数据访问与安全性、治理和策略统一起来
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Elastic 线下 Meetup 将于 2024 年 3 月 30 号在武汉举办
2024 Elastic Meetup 武汉站活动,由 Elastic、腾讯、新智锦绣联合举办,现诚邀广大技术爱好者及开发者参加。 活动时间 2024年3月30日 13:30-18:00 活动地点 中
从边缘设备丰富你的 Elasticsearch 文档
作者:David Pilato 我们在之前的文章中已经了解了如何丰富 Elasticsearch 本身和 Logstash 中的数据。 但如果我们可以从边缘设备中做到这一点呢? 这将减少 Elasti
Elasticsearch:让你的 Elasticsearch 索引与 Python 和 Google Cloud Platform 功能保持同步
作者:来自 Elastic Garson Elasticsearch 内的索引 (index) 是你可以将数据存储在文档中的位置。 在使用索引时,如果你使用的是动态数据集,数据可能会很快变旧。 为了避
Elasticsearch:ES|QL 入门 - Python Notebook
数据丰富在本笔记本中,你将学习 Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 的基础知识。 你将使用官方 Elasticsearch Python 客户端。 你将学习如何: 运行 ES|QL
Elasticsearch:块大小如何影响语义检索结果
在自然语言处理和人工智能领域,分块(chunking)是一项至关重要的技术,它将大块文本分解成更小、更易于管理的片段。 在使用大型语言模型 (LLM) 和语义检索系统时,此过程尤其重要,因为它直接影响
Elasticsearch:使用 OpenAI、LangChain 和 Streamlit 的基于 LLM 的 PDF 摘要器和 Q/A 应用程序
嘿! 您是否曾经感觉自己被淹没在信息的海洋中? 有这么多的书要读,而时间却这么少,很容易就会超负荷,对吧? 但猜猜怎么了? 你可以使用大型语言模型创建自定义聊天机器人,该模型可以帮助您总结 pdf 并
Elasticsearch:从 Java High Level Rest Client 切换到新的 Java API Client
作者:David Pilato 我经常在讨论中看到与 Java API 客户端使用相关的问题。 为此,我在 2019 年启动了一个 GitHub 存储库,以提供一些实际有效的代码示例并回答社区提出的问
Elasticsearch:调整近似 kNN 搜索
在我之前的文章 “Elasticsearch:调整搜索速度”,我详细地描述了如何调整正常的 BM25 的搜索速度。在今天的文章里,我们来进一步探讨如何提高近似 kNN 的搜索速度。希望对广大的向量搜索
OpenTelemetry 和 Elastic:共同努力为社区建立持续的性能分析
作者:来自 Elastic Israel Ogbole, Alexander Wert, Tim Rühsen 性能分析(profiling)正在成为可观察性的核心支柱,被恰当地称为第四支柱,Open
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