百度NLP中文分词词典动态更新 百度智能云Elasticsearch的NLP中文分词插件支持用户添加自定义词典干预NLP模型,从而进行分词词典动态热更新。 用户可以根据需求,通过 上传词典文件 或 输入文本 两种方式添加自定义词典。
操作步骤 登录百度智能云Elasticsearch 控制台 ,进入百度云Elasticsearch的集群列表。 集群配置变更的操作有两个入口: 集群列表页面,在“操作列”选择目标集群的集群点击“配置变更”直接进入; 进入集群详情页面,在上方操作栏点击“更多操作”,在下方操作中选择“配置变更”。 进入配置变更页面,选择变更操作和节点类型进行配置。
集群变配说明与建议 百度智能云Elasticsearch(BES)服务为用户提供灵活扩缩容的变配能力,用户可以根据业务的增长变化随时调整集群的配置规模。BES提供了多种变配模式,以下将详细介绍各种变配模式的原理和操作建议。 变配模式介绍 直调模式 直调模式适合对线上业务无影响,且速度较快的变配操作,例如集群添加节点、增加磁盘容量等。
百度智能云Elasticsearch自研支持 RRF 算法,在 RRF 算法中,不同结果集的相关性指标不必相互关联,即可相互融合获得高质量的结果。 注意:此功能当前仅支持7.10.2版本的1.7.5以上内核版本集群使用。
基于节点磁盘介质的冷热数据分离 创建带冷数据节点集群 冷数据节点集群创建 登录百度智能云Elasticsearch 控制台 ,选择【创建集群】 开启冷数据节点,并选择对应的计算资源及磁盘配置进行创建 冷热数据节点对比 节点类型 磁盘类型 参数配置 是否绑定百度云blb接受用户请求 热数据节点 建议使用ssd云磁盘 node.attr.data_tier: hot 是 冷数据节点 高性能云磁盘 node.attr.data_tier
KNN KNN (K-Nearest Neighbor Search)指的是最近邻搜索。它的原理是:计算待查询向量与数据库中所有向量之间的距离,然后按照距离从小到大排序,选择距离最近的 K 个向量作为查询结果。KNN 算法的优点是可以保证精确的结果,但是对于大规模的向量数据,计算量会非常大,效率较低。
pip install elasticsearch == 7.10.2 加载文档 文档加载包含文档的加载和切分。
提高ef_search参数可以降低检索陷入局部最优解的概率,提高召回率,相应的,也会消耗更多cpu和内存资源,使查询性能降低。取值需大于k,一般建议200以上。
username" : "test", "password" : "test123", "ip_whitelist": ["x.x.x.x"], "get_path" : ["/test*", "/*/_bulk", "/*/_search
百度NLP中文分词插件 analysis-baidu-nlp 是百度智能云Elasticsearch(简称ES)团队自主研发的中文分词插件,该插件在中文分词上的性能与准确率均处于业界领先水平。