从基础到实践，回顾Elasticsearch 向量检索发展史
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内容提要
本文介绍了Elasticsearch向量检索的发展历史和ESRE官方介绍的语义搜索功能。ESRE集成了高级相关性排序和大型语言模型，提供深度的语义搜索和生成式AI整合。语义搜索根据搜索查询的意图和上下文含义来检索结果。向量检索和深度学习为搜索和分析领域提供了广阔的空间。
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关键要点
- 向量检索是现代搜索和推荐系统的核心组件。
- Elasticsearch 在向量检索方面的发展经历了多个阶段，从简单的插件到官方支持。
- Elasticsearch 7.0 版本开始支持 dense_vector 类型，标志着向量检索的正式引入。
- Elasticsearch 7.3 版本引入了更复杂的相似度计算方法，增强了向量检索性能。
- 深度学习技术的集成使得向量检索能够处理多模态数据，如文本、图像和音频。
- Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) 是 Elastic 的未来，集成了 AI 和大型语言模型，提供语义搜索功能。
- 语义搜索根据用户的意图和上下文进行检索，超越了传统的关键词匹配。
- Elasticsearch 的向量检索能力不断演进，未来将继续推动创新和卓越。
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