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Elasticsearch:Retrievers 介绍

检索器(retrievers)是 Elasticsearch 中搜索 API 中添加的新抽象层。它们提供了在单个 _search API 调用中配置多阶段检索管道的便利。此架构通过消除对复杂搜索查询的多个 Elasticsearch API 调用的需求,简化了应用程序中的搜索逻辑。它还减少了对客户端逻辑的需求,而客户端逻辑通常需要组合来自多个查询的结果。 Retrivers 检索器是 8.14.0 版中添加到搜索 API 中的抽象,并在 8.16.0 版中正式推出。此抽象允许在单个 _search 调用中配置多阶段检索管道。这简化了你的搜索应用程序逻辑,因为你不再需要通过多个 Elasticsearch 调用来配置复杂的搜索,也不再需要实现额外的客户端逻辑来组合来自不同查询的结果。 检索器类型 检索器有多种类型,每种类型都针对不同的搜索操作量身定制。目前可用的检索器如下: 标准检索器(Standard Retriver)。从传统查询返回顶级文档。模仿传统查询(query),但在检索器框架的上下文中。这确保了向后兼容性,因为现有的 _search 请求仍然受支持。这样,你可以按照自己的节...

SpringAI:Java 开发的智能新利器

一、SpringAI 简介 随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的开发者开始探索如何将 AI 能力集成到现有的应用中来提升产品的智能化水平。Spring AI 正是为 Java 开发者提供的一款强大的 AI 框架,使得这一集成过程变得前所未有的简单和高效。 本文将深入探讨 Spring AI 的核心概念以及如何快速上手使用这款智能新利器。 二、什么是Spring AI? 目前 AI 应用程序开发框架主要是 Python 生态;而 Spring AI 是由 Spring 团队推出的一个扩展框架,专为将 AI 能力集成到 Java 应用中而设计。它利用 Spring 的生态系统优势,提供了一系列简单易用的 API 和工具,使开发者可以轻松地加载、训练和推理 AI模型。这不仅降低了开发门槛,还极大地提高了开发效率。 Spring AI 的核心是解决 AI 集成的根本挑战:将您的企业数据和 API 与 AI 模型连接起来。 三、Spring AI的核心概念 3.1. Models 模型(Models)是指在处理和生成信息的算法,通常模仿人类认知功能。通过从大型数据集中学习模式和见解,这些模型可...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。