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Elasticsearch:使用 inference API 进行语义搜索

本教程中的说明向您展示了如何将 inference API 工作流与各种服务结合使用来对你的数据执行语义搜索。为了说明问题的方便,我将使用 Cohere 服务来进行详细说明。更多其它服务,请详细参阅链接。 重要:有关在 Elastic Stack 中执行语义搜索的最简单方法,请参阅 semantic_text 端到端教程。 在本次练习中,我们将使用 Cohere 的 embed-english-v3.0 模型。事实上,你可以使用任何 Cohere 和 OpenAI 模型,它们均受 inferenceAPI 支持。有关 HuggingFace 上可用的推荐模型列表,请参阅支持的模型列表。 你可以尝试如下的模型: Cohere 的 embed-english-v3.0 模型 HuggingFace 的 all-mpnet-base-v2 模型 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 第二代嵌入模型 可通过 Azure AI Studio 或 Azure OpenAI 获得的模型 Google Vertex AI 的 text-embedding-004 模型 Mis...

从 ES|QL 到 Python 中的原生 Pandas 数据帧

作者:来自 ElasticQuentin Pradet 自 Elasticsearch 8.15 或 Elasticsearch Serverless 以来,ES|QL 响应支持 Apache Arrow 流式传输格式。这篇博文将向你展示如何在 Python 中利用它。在之前的一篇博文中,我演示了如何使用 CSV 作为中间表示将 ES|QL 查询转换为 Pandas 数据帧。不幸的是,CSV 需要显式类型声明,速度很慢(尤其是对于较大的数据集),并且不处理嵌套数组和对象。Apache Arrow 消除了所有这些限制。 ES|QL 到 Python 中的 Pandas 数据帧 导入测试数据 首先,让我们导入一些测试数据。和以前一样,我们将使用 employees 样本数据和映射。加载此数据集的最简单方法是在 Kibana 控制台中运行这两个 Elasticsearch API 请求。 将数据集转换为 Pandas DataFrame 对象 好的,解决了这个问题后,让我们使用 ES|QL Arrow 导出将完整的 employees 数据集转换为 Pandas DataFrame 对象: ...

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