数据处理状态查询
用于查询源数据的处理进度，为了保证查询服务的稳定性，该方法存在分钟级的缓存信息，对于实时性要求高的场景支持配置秒级的缓存，单次查询支持最大文档数为50。
通用排序模型
1. 参数1.1 入参一级参数参数类型是否必传说明algorithmstring是标识符modelstring是模型版本。可选择：gte-rerankinputmap是输入参数parametersmap否配置参数debugboolean...
千寻搜索算法原子能力产品计费采用按量后付费方式进行计量计费
千寻搜索算法原子能力包括搜索判定、多轮query改写、通用排序算法。搜索判定多轮query改写通用排序算法千寻搜索算法原子能力采用按量后付费的方式进行计量计费，您开通千寻搜索原子能力服务后，系统会默认为您开通“按量后付费”计费模式。前往开通千寻搜索原子能力服务。千寻搜索原子能力服务重要后付费即对实际...
结构化信息搜索API
通用参数入参字段类型说明默认值serviceIdlong服务id101uqstring用户输入检索值typestring检索类型动态适配queriesList>检索条件[]filtersList>过滤条件[]fields...
ESRE系列（三）：如何部署自然语言处理 (NLP)：情感分析示例
作者 David Kyle作为自然语言处理 (NLP) 系列博文中的一部分，本文将带您完成一个示例，让您使用情感分析 NLP 模型来评估评论（文本）字段包含的是积极还是消极情感。通过使用可公开获得的模型，我们将会向您展示如何将此模型部署到 Elasticsearch 中，以及如何在采集管道中使用此模型来将客户评价分类为积极或消极。情感分析是二元分类的一种，需要预测字段是两个值中的哪一个。预测时通....
ESRE 系列（二）：如何部署自然语言处理 (NLP)：命名实体识别 (NER) 示例
作者 David Kyle作为自然语言处理 (NLP) 系列博文的一部分，本文将采用示例讲解的方式，介绍使用一个命名实体识别 (NER) NLP 模型来定位和提取非结构化文本字段中预定义类别的实体。我们将通过一个公开可用的模型向您展示如何完成以下几种操作：部署模型到 Elasticsearch 中，利用 new _infer API 查找文本中的命名实体，以及在 Ingest 管道中使用 NER....
ESRE 系列（一）：如何部署自然语言处理 (NLP)：文本嵌入和向量检索
作者Mayya Sharipova随着 Elastic Stack 8.0 的发布，您能够将 PyTorch Machine Learning 模型上传到 Elasticsearch，从而在 Elastic Stack 中实现自然语言处理 (NLP)。NLP 开启了新机遇，让您能够通过密集向量和向量检索完成信息提取和文本分类，并打造更好的搜索体验。在这个包含多篇文章的系列中，我们将会使用各种 P....
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