日志管理与分析 - 云搜索服务 CSS
日志管理与分析 使用Elasticsearch、自建Logstash和Kibana构建日志管理平台
数据搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
数据搜索与分析 使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果 通过Kibana Discover实现数据可视化时序展示
搜索与分析 - OpenSearch - 云搜索服务 CSS
搜索与分析 使用DSL语言搜索数据 使用SQL语言搜索数据 配置自定义词库 配置简繁体转换搜索 父主题： OpenSearch
搜索与分析 - Elasticsearch - 云搜索服务 CSS
搜索与分析 使用DSL语言搜索数据 使用SQL语言搜索数据 配置自定义词库 配置简繁体转换搜索 Elasticsearch AI搜索 父主题： Elasticsearch
聚合分析增强 - 内核增强 - 云搜索服务 CSS
聚合分析增强 在处理大规模数据时，用户经常面临聚合查询性能低、分析效率低的问题。CSS服务的OpenSearch集群聚合增强功能通过向量化技术和数据聚簇优化，显著提升大规模数据的聚合查询分析性能，帮助用户在复杂数据场景中实现高效分析和提升业务决策效率。
聚合分析增强 - 内核增强 - 云搜索服务 CSS
聚合分析增强 在处理大规模数据时，用户经常面临聚合查询性能低、分析效率低的问题。CSS服务的Elasticsearch集群聚合增强功能通过向量化技术和数据聚簇优化，显著提升大规模数据的聚合查询分析性能，帮助用户在复杂数据场景中实现高效分析和提升业务决策效率。
配置简繁体转换搜索 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
"_id" : "1", "_score" : 0.5753642, "_source" : { "desc" : "國際電視臺" } } ] } } 父主题： 搜索与分析
配置简繁体转换搜索 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
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Elasticsearch AI搜索 - 云搜索服务 CSS
Elasticsearch AI搜索 Elasticsearch AI搜索介绍 开启搜索大模型插件 配置模型服务 关联模型与向量索引 执行语义查询 使用Elasticsearch AI搜索实现语义检索 父主题： 搜索与分析
配置自定义词库 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
配置自定义词库 OpenSearch集群词库介绍 配置和使用OpenSearch集群的自定义词库 父主题： 搜索与分析
配置自定义词库 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
配置自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题： 搜索与分析
使用SQL语言搜索数据 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
JDBC驱动下载地址：GitHub仓库 父主题： 搜索与分析
执行语义查询 - 云搜索服务 CSS
执行语义查询 语义查询会通过搜索大模型插件将用户输入的文本转换为向量表示，并基于向量相似度检索相关文档，提升搜索结果的语义相关性。本文介绍如何使用搜索大模型插件实现语义查询，包括multi_match语义查询、ext扩展查询和merge双路召回查询。 前提条件 已准备好向量索引，并且将模型服务关联到了向量索引中
使用SQL语言搜索数据 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
JDBC驱动下载地址：GitHub仓库 父主题： 搜索与分析
配置模型服务 - 云搜索服务 CSS
配置模型服务 搜索大模型插件通过模型服务将AI能力集成到Elasticsearch集群中，实现语义向量搜索、语义排序等高级功能。其核心流程是基于业务需求（如语义搜索、智能推荐）定义模型类型（Embedding/Rerank等），并绑定对应的AI服务地址，确保上层应用能通过向量索引正确调用服务接口
OpenSearch集群词库介绍 - 云搜索服务 CSS
OpenSearch集群词库介绍 背景信息 云搜索服务的词库用于对文本进行分词，使得一些特殊词语在分词的时候能够被识别出来，便于根据关键词搜索文本数据。例如，根据公司名称来查询，如“华为”；或者根据网络流行词来查询，如“喜大普奔”。也支持基于同义词词库，根据同义词搜索文本数据。
使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果 - 云搜索服务 CSS
应用场景 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则，以优化搜索结果的相关性和用户体验。
使用DSL语言搜索数据 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
父主题： 搜索与分析
使用DSL语言搜索数据 - 搜索与分析 - 云搜索服务 CSS
父主题： 搜索与分析
关联模型与向量索引 - 云搜索服务 CSS
关联模型与向量索引 通过将已配置的模型服务关联到向量索引，可以为索引赋予AI处理能力。该配置通过索引级别的设置实现以下核心功能： 向量化处理：在数据写入时自动调用Embedding模型服务将文本转换为向量。 智能搜索：在查询时结合向量相似度和传统文本相关性进行混合检索。 结果优化：