在我之前的文章 “Elasticsearch：使用 ELSER 进行语义搜索”，我们展示了如何使用 ELESR v1 来进行语义搜索。在使用 ELSER 之前，我们必须注意的是： 重要：虽然 ELSER V2 已正式发布，但 ELSER V1 仍处于 [预览] 状态。此功能处于技术预览阶段，可能会在未来版本中更改或删除。 Elastic 将努力解决任何问题，但技术预览版中的功能不受官方 G

Elastic 提供了一个强大的 ELSER 供我们进行语义搜索。ELSER 是一种稀疏向量的搜索方法。我们无需对它做任何的微调及训练。它是一种 out-of-domain 的模型。目前它仅对英文进行支持。希望将来它能对其它的语言支持的更好。更多关于 ELSER 的知识，请参阅文章 “Elasticsearch：使用 ELSER 释放语义搜索的力量：Elastic Learned Sparse

在此 notebook 中，我们将看到有关如何使用 Reindex API 将索引升级到 ELSER 模型 .elser_model_2 的示例。 注意：或者，你也可以通过 update_by_query 来更新索引以使用 ELSER。 在本笔记本中，我们将看到使用 Reindex API 的示例。 我们将在本笔记本中看到的场景： 将未生成 text_expansion 字段的索引迁移

我们知道 Elastics Learned Sparse EncoderR (ELSER) 可以被用来做语义搜索。它是一个 out-of-domain 的语义搜索模型。无需训练，我们就可以得到很好的相关性。有关 ELSER 的更多知识，请参考文章 “Elastic Learned Sparse Encoder 简介：Elastic 用于语义搜索的 AI 模型”。在传统的 BM25 搜索中，我们可以

我们知道 Elastics Learned Sparse EncoderR (ELSER) 可以被用来做语义搜索。它是一个 out-of-domain 的语义搜索模型。无需训练，我们就可以得到很好的相关性。有关 ELSER 的更多知识，请参考文章 “Elastic Learned Sparse Encoder 简介：Elastic 用于语义搜索的 AI 模型”。在传统的 BM25 搜索中，我们可以

ES官方训练了稀疏向量模型，用来支持语义检索。（目前该模型只支持英文）         最好是以离线的方式安装。在线的方式，在国内下载也麻烦，下载速度也慢。还不如用离线的方式。对于一般的生产环境，基本上也是网络隔离的。离线下载安装的方式最简单。 参考官方安装文档：ELSER – Elastic Learned Sparse EncodeR | Machine Learn

在今天的文章里，我来详细地介绍如何使用 ELSER  进行文本扩展驱动的语义搜索。 安装 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana，请参考如下的链接来进行安装： 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch Kibana：如何在 Linux，MacOS 及

在今天的文章里，我来详细地介绍如何使用 ELSER  进行文本扩展驱动的语义搜索。 安装 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana，请参考如下的链接来进行安装： 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch Kibana：如何在 Linux，MacOS 及

在今天的文章里，我来详细地介绍如何使用 ELSER  进行文本扩展驱动的语义搜索。 安装 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana，请参考如下的链接来进行安装： 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch Kibana：如何在 Linux，MacOS 及