# 检索分析服务 Elasticsearch版 #
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云端问道12期实操教学-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用
本文介绍了构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用，涵盖了从传统关键词匹配到对话式问答的搜索形态演变。阿里云的AI搜索产品依托自研和开源（如Elasticsearch）引擎，提供高性能检索服务，支持千亿级数据毫秒响应。文章重点描述了AI搜索的三个核心关键点：精准结果、语义理解、高性能引擎，并展示了架构升级和典型应用场景，包括智能问答、电商导购、多模态图书及商品搜索等。通过实验部分，详细演示了如何使用阿里云ES搭建AI语义搜索Demo，涵盖模型创建、Pipeline配置、数据写入与检索测试等步骤，同时介绍了相关的计费模式。
构建基于 Elasticsearch 的企业级 AI 搜索应用
本文介绍了基于Elasticsearch构建企业级AI搜索应用的方案，重点讲解了RAG（检索增强生成）架构的实现。通过阿里云上的Elasticsearch AI搜索平台，简化了知识库文档抽取、文本切片等复杂流程，并结合稠密和稀疏向量的混合搜索技术，提升了召回和排序的准确性。此外，还探讨了Elastic的向量数据库优化措施及推理API的应用，展示了如何在云端高效实现精准的搜索与推理服务。未来将拓展至多模态数据和知识图谱，进一步提升RAG效果。
阿里云 AI 搜索方案解读：大模型驱动下的智能搜索，助力企业数字化转型
本解读了阿里云 AI搜索整体方案。
大数据& AI 产品月刊【2024年12月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
从企业级 RAG 到 AI Assistant，阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。
字节面试： es怎么提升性能和精准度？（尼恩独家，史上最全）
本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对ES（Elasticsearch）提升搜索性能和精准度的面试题进行详细解析。文章首先指出，提升ES速度和精准度是两个独立的问题，分别涉及性能优化和精准度优化。这些内容不仅有助于应对面试中的难题，还能帮助开发者在实际项目中构建更高效的搜索系统。尼恩强调，掌握这些知识后可以在面试中“吊打”面试官，轻松获得理想Offer。同时，他还提供了《尼恩Java面试宝典PDF》等资源供读者学习参考。
从企业级 RAG 到 AI Assistant，阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案
Elasticsearch Serverless高性价比智能时序分析关键技术解读
本篇演讲由阿里云1s团队的贾新寓讲解，主题为高性价比、智能日志更新关键技术。内容分为四部分：回顾日志场景痛点、介绍四大关键能力（开箱即用、高性能低成本、按量付费、智能调度免运维）、解读关键技术（如读写分离架构、ES内核优化等），并演示如何快速接入Serverless产品。通过这些技术，显著提升性能、降低成本，帮助用户实现高效日志管理。
轻松实现向量搜索：探索 Elastic-Embedding-Searcher 项目
elastic-embedding-searcher 是一个基于 Elasticsearch 的向量搜索框架，简化了向量数据的存储和检索过程。通过结合 Elasticsearch 的分布式能力与向量表示，项目实现了高效、精准的相似度检索。支持多种流行的嵌入模型（如 BERT、Word2Vec），并能够处理大规模数据集。该项目适用于文本相似度检索、问答系统及多语言处理等场景，开发者可以轻松集成并实现高效的数据检索。
基于elasticsearch + huggingface model 实现语义检索
项目地址：https://github.com/skyterra/elastic-embedding-searcher。本项目利用Hugging Face模型生成文本的嵌入向量，并将其同步至Elasticsearch创建索引，支持通过余弦相似度进行高效的向量搜索，实现精准的内容检索与推荐功能。该项目为开发智能搜索应用提供了强大的后端支持。
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