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通过Python客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Python语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 接入集群 安装Elasticsearch Python客户端，建议和
向量检索特性介绍 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
优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 CSS服务中的Elasticsearch和OpenSearch集群在使用前，建议参考本文进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 数据写入流程 图1 数据写入流程 如图1所示，以Elastic
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Elasticsearch向量检索的性能测试和比较 应用场景 云搜索服务的向量检索引擎提供了全托管、高性能的分布式向量数据库服务。为了方便用户在业务场景进行向量搜索的性能压力测试，为产品选择和资源配置提供准确的参考依据，本文提供了基于开源数据集和开源压力测试工具的Elasticsearch向量检索的性能测试方案。
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