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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，在查询时
为了改进这一点，CSS服务新增了HTTP状态码监控功能，能够获取HTTP状态码统计信息。 Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2、 监控HTTP状态码 访问集群 登录云搜索服务管理控制台。
取值范围： keep（默认值）：如果堆内存仍在高位，选择继续反压 - 何时执行请求仍由服务器根据实时内存自主决定。 soft：如果堆内存仍在高位，也必须执行该请求。执行/拒绝权力交给inFlight熔断器。 hard：如果堆内存仍在高位，丢弃该请求，同时断开该请求的客户端连接。
配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1.0 场景描述 流量控制1.0提供节点级别的流量控制功能，可提供单个节点基于黑白名单的访问限制、HTTP并发连接数限制、HTTP最大连接数限制、基于请求Path的堆内存最大使用量流控能力、基于CPU最大占用率流控能力，一键断流能力
通过索引生命周期管理实现自动滚动索引 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群列表页面。 在集群列表页面中，单击集群操作列的“Kibana”登录Kibana页面。 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入命令执行页面。
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.index_threads
创建向量索引 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，选择需要启用向量检索的集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，执行如下命令创建向量索引。
通过索引生命周期管理实现存算分离 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群列表页面。 在集群列表页面中，单击集群操作列的“Kibana”登录Kibana页面。 在Kibana的左侧导航中选择“Dev Tools”，进入命令执行页面。
在嵌套字段中使用向量索引 使用嵌套字段可以实现在单条文档中存储多条向量数据，比如在RAG场景中，文档数据通常需要按段落或按长度进行切分，分别进行向量化得到多条语义向量，通过嵌套字段（Nested）可以将这些向量写入同一条ES的文档中。对于包含多条向量数据的文档，查询时任意一条向量数据与查询向量相似便会返回该条文档
使用delete_by_query命令删除Elasticsearch集群数据后，为什么磁盘使用率反而增加？ 使用delete_by_query命令删除数据并不是真正意义上的物理删除，它只是对数据增加了删除标记。当再次搜索时，会搜索全部数据后再过滤掉带有删除标记的数据。 因此，该索引所占的空间并不会因为执行磁盘删除命令后马上释放掉
配置自定义词库 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群列表页面。 在“集群管理”页面，单击需要配置自定义词库的集群名称，进入集群基本信息页面。 选择“自定义词库”。 在“自定义词库”页面，配置集群的自定义词库或修改预置词库。
在Elasticsearch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
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