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使用Elasticsearch AI搜索实现语义检索 CSS服务结合搜索大模型的知识搜索能力，在传统字符搜索的基础上集成语义搜索能力，通过向量化技术提升搜索结果相关性。本方案兼容开源Elasticsearch生态，业务仅需适配multi_match查询语句即可实现语义检索。 应用场景
Elasticsearch AI搜索介绍 传统搜索引擎依赖关键词匹配，难以捕捉语义关联，且无法处理多模态数据。为突破这一局限，Elasticsearch AI搜索通过集成CSS向量数据库与搜索大模型，构建了具备语义理解、多模态处理和知识问答能力的智能搜索体系。其核心价值在于： 语
使用搜索大模型实现Elasticsearch AI搜索 Elasticsearch AI搜索介绍 开启搜索大模型插件 配置模型服务 将模型服务关联到向量索引 语义查询 使用Elasticsearch AI搜索实现语义检索 父主题： 使用Elasticsearch搜索数据
"excludes": "image_vector" // 排除返回结果中的image_vector字段 }, "query": { "vector": { // 启用向量搜索功能 "image_vector": { // 指定目标向量字段名称（需与索引映射一致）
Elasticsearch集群在部署Embedding节点后，会预装搜索大模型插件（默认关闭状态）。该插件为集群提供了AI模型服务集成能力，通过开启插件并配置各类模型服务，您可以将先进的AI能力无缝集成到搜索业务中。 前提条件 确认Elasticsearch集群满足以下条件： 集群状态：可用 集群版本：7
将模型服务关联到向量索引 通过将已配置的模型服务关联到向量索引，可以为索引赋予AI处理能力。该配置通过索引级别的设置实现以下核心功能： 向量化处理：在数据写入时自动调用Embedding模型服务将文本转换为向量。 智能搜索：在查询时结合向量相似度和传统文本相关性进行混合检索。 结
"total_search_in_millis" : 164 }, "status" : { "search_failed" : false, "rewrite" : true, "retrieval" : true, "reranking"
度量方式，可选值为：euclidean、inner_product、cosine、hamming。 默认值：euclidean。 Painless语法扩展查询 CSS扩展实现了多种向量距离计算函数，可在自定义的painless脚本中直接使用，用以构建灵活的重打分公式。 示例如下： POST my_index/_search
配置模型服务 搜索大模型插件通过模型服务将AI能力集成到Elasticsearch集群中，实现语义向量搜索、语义排序等高级功能。其核心流程是基于业务需求（如语义搜索、智能推荐）定义模型类型（Embedding/Rerank等），并绑定对应的AI服务地址，确保上层应用能通过向量索引正确调用服务接口。
度量方式，可选值为：euclidean、inner_product、cosine、hamming。 默认值：euclidean。 Painless语法扩展查询 CSS扩展实现了多种向量距离计算函数，可在自定义的painless脚本中直接使用，用以构建灵活的重打分公式。 示例如下： POST my_index/_search
DeleteAiOpsRequest request = new DeleteAiOpsRequest(); request.withClusterId("{cluster_id}"); request.withAiopsId("{aiops_id}");
云搜索服务可以帮助网站和APP搭建搜索框，提升用户的搜索体验；也可以用于搭建日志分析平台，助力企业实现数据驱动运维，数据驱动运营；它的向量检索能力可以帮助客户快速构建基于AI的图搜、推荐、语义搜索等丰富的应用。 站内搜索 云搜索服务可用于对网站内容进行关键字检索、对电商网站商品进行检索与推荐。 实时检索：站内资
Boolean 参数解释： 是否需要上传升级后版本的插件。 imageInfoList Array of GetTargetImageIdDetail objects 参数解释： 镜像详情信息。 表3 GetTargetImageIdDetail 参数 参数类型 描述 id String 参数解释：
产品优势 云搜索服务主要有以下特点与显著优势： 高效易用 TB级数据毫秒级返回检索结果，提供可视化平台方便数据展示和分析。 弹性灵活 按需申请，在线扩容，零业务中断，快速应对业务增长。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 内核增强 向量检索 云搜
0/{project_id}/domains/{domain_id}/ai-ops/smn-topics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 domain_id 是 String 域账号ID。
索引分片无法分配。 处理步骤 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行命令GET _cluster/allocation/explain?pretty查看索引分片未分配的原因。 返回结果中显示索引名称“index” 和未分配解释“explanation” : “primary
单击集群名称进入集群基本信息页面，选择“日志管理”，单击“日志查询”页签，可见日志内容存在明显的关于插件的报错“fatal error in thread [main], exitingjava.lang. NoClassDefFoundError: xxx/xxx/.../xxxPlugin at
-efa8-4598-bf91-560aad1377a3/inst-type/all/image/upgrade { "target_image_id" : "{target_image_id}", "upgrade_type" : "same", "indices_backup_check"
Elasticsearch集群某一节点分配不到shard 解决方案 使用GET _cluster/allocation/explain?pretty 查看未分配shard。 在console上，选择“cerebro > more > cluster settings ”-，在左上角输入“allocation
SUCCESS：任务成功。 FAILED：任务失败。 PARTIAL_FAILED：部分任务失败。 agencyName String 参数解释： 委托名称，委托给CSS，允许CSS调用您的其他云服务。 imageInfo GetTargetImageIdDetail object 参数解释：
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