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配置Elasticsearch集群自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题： 管理Elasticsearch集群
配置Elasticsearch集群简繁体转换搜索 本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用
启动Logstash迁移任务 场景描述 使用Logstash集群启动Logstash迁移任务的操作流程： 测试数据源和目的端与Logstash集群之间的网络连通性，确保数据传输畅通：测试连通性 通过启动配置文件启动Logstash迁移任务。 当管道列表没有“工作中”的任务时，则启动配置文件。
停止Logstash迁移任务 场景描述 在Logstash集群停止Logstash迁移任务有两种方式。 全部停止：在管道列表中，同时停止所有任务。停止成功后，管道“运行状态”变成“已停止”。 热停止：在管道列表中，一次只能停止一个管道任务。停止成功后，该管道任务会直接从管道列表中移除。
X-pack参数配置导致集群不可用 问题现象 “集群状态”为“不可用”，集群的“任务状态”为“配置错误，重启失败”。 图1 集群配置错误 原因分析 集群可能配置了X-pack相关的自定义参数导致集群不可用。CSS服务不支持X-pack功能。 处理步骤 在集群管理页面，单击不可用的集群名称，进入集群基本信息页面。
自动设置集群快照的基础配置（不推荐使用） 功能介绍 该接口用于自动设置集群快照的基础配置，包括配置OBS桶和IAM委托。 “OBS桶”：快照存储的OBS桶位置。 “备份路径”：快照在OBS桶中的存放路径。 “IAM委托”：由于需要将快照保存在OBS中，所以需要在IAM中设置对应的委托获取对OBS服务的授权。
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
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
示例：为IAM用户（子用户）配置创建CSS集群的权限 如果您需要对所拥有的云搜索服务CSS进行细颗粒度的权限管理，可以使用统一身份认证服务IAM创建独立的IAM用户（子用户）并给IAM用户组授予策略或角色，便可使用这些策略来控制用户对CSS资源的访问范围。 本章节为您详细介绍如何
OpenSearch集群词库介绍 背景信息 云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。
使用CSS Logstash迁移Elasticsearch集群的Logstash配置文件样例 本文以源端和目的端是相同类型的CSS Elasticsearch集群为例，介绍使用CSS服务的Logstash进行集群迁移的配置文件样例。当源端和目的端的Elasticsearch集群类
CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。
在OpenSearch集群创建向量索引 创建向量索引的操作流程如下所示： （可选）准备工作：根据业务需要，完成集群高级配置。 （可选）预构建与注册中心点向量：当选择使用“IVF_GRAPH”或“IVF_GRAPH_PQ”索引算法创建向量索引时，则需要对中心点向量进行预构建和注册。
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。
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
向量检索的客户端代码示例（Python） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装pytho
向量检索的客户端代码示例（Java） OpenSearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以OpenSearch
CSS服务中如何更新Elasticsearch生命周期策略？ Elasticsearch生命周期实现使用的是Open Distro的ISM。此处简单介绍不涉及ISM template的策略更新步骤，如果要配置有关ISM template的策略可以参考Open Distro文档。 当创建一个policy时，系统会往“
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
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
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