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向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文
切换Elasticsearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。
在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST
以下是使用OpenSearch集群完成数据搜索的操作步骤。 开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建集群：创建一个OpenSearch非安全集群用于搜索数据。 步骤2：导入数据：在OpenSearch Dashboards上使用开源Elasticsearch API导入数据。 步骤3
使用OpenSearch搜索数据 OpenSearch使用流程 OpenSearch集群规划建议 创建OpenSearch集群 访问OpenSearch集群 导入数据至OpenSearch集群 使用OpenSearch集群搜索数据 增强OpenSearch集群搜索能力 配置OpenSearch集群网络
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文
方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1天时，自动滚动生成新索引；当索引创建7天后，关闭数据副本；当索引创建30天后，删除该索引。
识库是当前普遍采用的解决方案。 KooSearch基于RAG架构，支持导入非结构化或结构化的业务数据到知识库，帮助企业客户快速、一站式地搭建企业智能问答应用。通过搜索增强大模型，数据来源于搜索，解决了大模型幻觉的问题，生成的问答结果更加可靠和安全。同时，您可以灵活配置LLM大语言模型，支持选择部署在ModelArts
数据导入导出类 Elasticsearch显示CPU使用率高，导致日志无法写入 ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常
使用Logstash迁移数据 Logstash使用流程 Logstash集群规划建议 创建Logstash集群 配置Logstash集群路由 配置Logstash迁移任务 扩缩容Logstash集群 管理Logstash集群 Logstash集群监控与日志管理 查看Logstash集群审计日志
创建集群 创建Elasticsearch类型集群 导入数据到Elasticsearch 使用CDM从OBS导入数据到Elasticsearch 使用Logstash导入数据到Elasticsearch 使用Kibana或API导入数据到Elasticsearch 访问集群 访问Elasticsearch集群
8，JDK1.8官网下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html。 通过Maven方式引入apache版本。代码示例以7.6.2版本为例。 其中7.6.2为Elasticsearch
配置OpenSearch集群终端节点服务 终端节点服务（VPC Endpoint Service）通过专属网关，可以将VPC中的服务方便的提供给其他VPC中的资源使用，实现跨VPC的访问，而不必暴露服务端相关的网络信息，使您的访问更加安全、可靠。在开启终端节点服务时，系统会默认给
方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1天时，自动滚动生成新索引；当索引创建7天后，关闭数据副本；当索引创建30天后，删除该索引。
0/s 0/s 表3 返回信息的参数说明 参数 说明 index 索引名称。 begin 查看监控数据的起始时间。 end 查看监控数据的结束时间。 status 查询监控时间间隔内的索引状态。 pri 查询监控时间间隔内的索引的shard数量。 rep 查询监控时间间隔内的索引副本数量。
t节点时，数据节点将用于存储数据并提供接入集群和分析数据的功能。 当集群未启用Master节点但启用了Client节点时，数据节点将用于存储数据并提供集群管理功能。 当集群同时启用了Master节点和Client节点时，数据节点将仅用于存储数据。 说明： 当集群中数据节点的数量和
Elasticsearch数据迁移 Elasticsearch集群数据迁移方案介绍 通过华为云Logstash实现Elasticsearch集群间数据迁移 通过备份与恢复实现华为云Elasticsearch集群间数据迁移 通过S3插件备份与恢复迁移自建Elasticsearch集群至华为云
CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。 本案例通过给Elasticsearch 7.10.2版本的集群配置生命周期策略，实现索引在创建3天后，自动被冻结，数据转储到OBS中；当索引创建6天后，关
以下是使用Elasticsearch集群完成数据搜索的操作步骤。 开始迁移数据前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 步骤1：创建集群：创建一个Elasticsearch非安全集群用于搜索数据。 步骤2：导入数据：在Kibana上使用开源Elasticsearch API导入数据。 步骤3：搜索数据：在Elas
使用Elasticsearch搜索数据 Elasticsearch使用流程 Elasticsearch集群规划建议 创建Elasticsearch集群 访问Elasticsearch集群 导入数据至Elasticsearch集群 使用Elasticsearch集群搜索数据 增强Elasticsearch集群搜索能力
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