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AI and the Future of Search
本次分享主题为《AI and the Future of Search》，由Elastic全球副总裁Bahaaldine Azarmi主讲。内容涵盖搜索技术现状与挑战、Elastic的产品和技术发展，以及未来展望和资源。重点讨论了当前搜索技术的进步、生成式AI的挑战、Elasticsearch的相关功能改进，如语义搜索和检索增强生成，并介绍了Elastic在AI时代的战略合作伙伴关系及开发者资源。通过这些分享，旨在帮助开发者更好地理解和应用未来的搜索技术。
ElasticSearch 详解
ElasticSearch 是一款优秀的开源搜索引擎，适用于大数据场景下的高效检索与分析。其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析功能使其能处理 PB 级数据量。相比 Solr，ES 在实时性、分布式架构和文档处理上更具优势。核心概念包括索引、文档、分片和副本等。ES 使用倒排索引实现快速搜索，区别于正向索引。与关系型数据库相比，ES 更适合非结构化数据和全文搜索。总结来说，ES 在电商搜索、日志分析等领域有广泛应用，未来有望带来更多创新。
日志服务SLS焕新升级：卓越性能、高效成本、极致稳定与智能化
日志服务SLS焕新升级，涵盖卓越性能、高效成本、极致稳定与智能化。新功能特性包括Project回收站、ELasticsearch兼容方案及全链路数据处理能力提升。通过扫描计算模式和数据加工优化，实现更好的成本效果。案例分析展示了一家国内顶级车企如何通过日志服务实现跨云、跨地域的全链路数据处理，大幅提升问题处理效率。
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
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