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向量检索特性介绍 在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 在嵌套字段中使用向量索引 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强Elasticsearch集群搜索能力
应用场景 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。
选择对应集群操作列“更多”>“Cerebro”。 如果是安全模式集群，需要输入登录账号（admin）和密码。 在Cerebro中查看集群的分片数、各节点的cpu、load、head、dis等数据指标。 根据指标分析可能出现的原因，针对性优化。 增加队列数，减少拒绝作业，修改参数write.queue_size取值。
配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 前提条件 已经准备好集群和自定义词库，且词库文件已上传至OBS桶。 集群和词库文件满足约束限制。 上传的OBS桶必须和集群在相同“区域”。上传文件至OBS桶的操作步骤请参见上传文件。 配置自定义词库 登录云搜索服务管理控制台。
访问Elasticsearch集群时9200和9300端口是否都开放？ 都开放。9200端口为外部访问Elasticsearch集群端口，9300为节点之间通讯端口。 访问9300端口有以下几种方式： 如果是同VPC同子网内可直接访问。 如果是同VPC下跨子网访问，需要单独申请路由配置。
如何查看Elasticsearch和OpenSearch集群的系统默认插件列表 云搜索服务的Elasticsearch和OpenSearch集群自带系统默认插件。可以通过控制台查看或在Kibana/OpenSearch Dashboards查询系统默认插件信息。 通过控制台查看 登录云搜索服务管理控制台。
CSS服务中Elasticsearch和OpenSearch集群支持修改安全组吗？ 集群创建成功后，支持修改集群的安全组。 进行安全组切换前，请确保业务接入时需要的9200端口已经放开，错误的安全组配置可能会导致业务无法访问，请谨慎操作。 建议在业务空闲时操作。 2023年2月之
CSS服务中如何修改Elasticsearch和OpenSearch集群的TLS算法？ 支持修改TLS算法的集群：7.6.2及以上版本的Elasticsearch集群、OpenSearch集群 登录云搜索服务控制台。 选择“集群管理”进入集群列表。 选择需要修改的集群，单击集群名称，进入集群基本信息页面。
CSS服务中如何开启Elasticsearch和OpenSearch集群的安全审计日志？ Elasticsearch集群的安全审计日志功能默认是关闭的。 支持开启安全审计日志功能的集群：7.6.2及以上版本的Elasticsearch安全集群、OpenSearch安全集群 登录云搜索服务控制台。
产品规格 当您在云搜索服务创建集群时，系统将为您提供多种规格以满足您按需选择的要求。具体规格说明和适用场景请见表1。 表1 节点规格 CPU架构 节点规格类型 CPU内存比 适合场景 X86计算 计算密集型 1:2 CPU较强，适合高计算、要求低时延的搜索场景，比如电商，APP搜
CSS服务提供全面的监控和日志管理功能，包括集群、节点和Logstash管道监控指标、告警规则配置、日志备份与查看，帮助用户有效监控和分析Logstash集群，确保集群的稳定性。 CES中Logstash集群支持的监控指标 使用CES监控Logstash集群 查询和管理Logstash集群日志
当云搜索服务资源不再使用时，可以将集群退订或删除，从而避免继续收费。详细介绍请参见10 停止计费。 成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情，请参见11 成本管理。
2 7.10.2 7.10.2（最新） 说明： 7.6.2 和7.10.2为主力版本，建议其他版本的集群收编到该版本。实际支持的目标版本请以升级页面中“目标镜像”的可选值为准。 5.x版本的集群不支持跨版本升级，6.2.3和6.5.4版本集群可先升级到6.8.23版本，再升级到7.x
rue”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。
参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 约束限制: 不涉及 取值范围: 获取方法请参见获取项目ID和名称。 默认取值: 不涉及 cluster_id 是 String 参数解释: 待升级的集群的ID。 约束限制:
冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 启用冷数据节点后，在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。“节点存储”的存储类型和存储容量可以根据实际情况选择。 开启冷数据节点之后，支持切
rue”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。
冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 启用冷数据节点后，在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。“节点存储”的存储类型和存储容量可以根据实际情况选择。 开启冷数据节点之后，支持切
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，传统文本检索是通过
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，传统文本检索是通过
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