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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。 CSS
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python
向量检索的客户端代码示例（Java） Elasticsearch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
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
通过Curl命令行接入OpenSearch集群 开源Elasticsearch提供了一系列RESTful风格的API，通过Curl命令可以在Kibana、Postman等工具中使用这些API。本文介绍如何通过Curl命令接入Elasticsearch和OpenSearch集群。 前提条件
查看Elasticsearch集群信息 在Elasticsearch/OpenSearch集群的列表页和基本信息页，可以获取集群的状态、版本、节点等信息。 集群列表介绍 集群列表会展示当前账号下同一集群类型的所有集群。当集群数量较多时，会翻页显示，支持查看任何状态下的集群。 集群列表默认按时间顺序排列
Elasticsearch集群访问方式 Elasticsearch集群支持多种访问方式，方便根据业务使用的编程语言自行选择接入方式。各种访问方式兼容多种网络配置方式，不同网络配置方式获取到的集群访问地址有差异，您可以根据自己的网络环境选择合适的网络配置方式。 访问方式 表1 集群的访问方式
管理Logstash集群的CA证书 当Logstash集群连接CSS服务的Elasticsearch集群时，可以跳过本文直接使用默认CA证书，当连接其他需要安全认证的数据源时，则需要参考文本配置自定义证书。 场景描述 当Logstash集群连接安全模式+HTTPS协议的Elasticsearch
配置Elasticsearch集群监控 使用CES监控Elasticsearch集群 配置Elasticsearch集群内核监控 配置Elasticsearch集群索引监控 父主题： Elasticsearch集群监控与日志管理
配置Elasticsearch集群向量检索 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 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
配置Elasticsearch集群YML文件默认参数 云搜索服务支持用户修改elasticsearch.yml文件。 配置YML文件 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要修改参数配置的集群名称，进入集群基本信息页面。 选择“参数配置”，单击“编辑”，根据需求修改对应模块的参数值
查询和管理Logstash集群日志 为了方便用户使用日志定位问题，云搜索服务提供了日志备份和日志查询功能。日志备份可以定期将集群的日志存储在OBS桶中，通过OBS可以直接下载需要的日志文件，进行问题分析定位。 日志备份在OBS桶中需要额外收费，具体收费以对象存储服务计费说明为准。
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，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配
向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch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python
Elasticsearch集群搜索增强特性介绍 云搜索服务的Elasticsearch集群在开源Elasticsearch基础上增加了许多增强特性，增强特性的功能和支持的集群版本请参见表1。 表1 Elasticsearch集群搜索增强特性列表 增强特性 特性描述 支持的集群版本
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
通过Go客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Go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Go代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 确认服务器已安装Go，Go官网下载地址：https://go.dev/dl/。 连接非安全集群
配置Elasticsearch集群大查询隔离 场景描述 大查询隔离支持对查询请求进行独立管理，将高内存、长耗时的查询请求进行隔离，保证节点内存安全。在节点堆内存使用率过高时，触发中断控制程序，根据选择的中断策略将其中一条大查询请求进行中断，取消其正在运行的查询任务。大查询隔离同时支持全局查询超时配置
创建和管理Elasticsearch索引策略 本文介绍如何创建和管理Elasticsearch集群的生命周期索引策略。 背景信息 Elasticsearch的ISM（Index State Management）是一个索引状态管理插件，支持通过索引使用期限、索引大小或文档数等信息的变化来自动触发周期性的管理操作
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
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