数据结构-交通系统-数据结构与算法PDF

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内容概要：本文深入探讨了AI驱动下搜索技术的未来发展，重点介绍了向量搜索的核心原理及其在Elasticsearch中的实现方式。内容涵盖向量搜索的基础知识、语义搜索、混合搜索（Hybrid Search）、检索增强生成（RAG）等关键技术，详细讲解了稠密向量与稀疏向量的处理、嵌入模型的应用、kNN近似最近邻搜索、倒数排序融合（RRF）、学习排序（LTR）以及语义重排序等机制。同时展示了如何利用Elasticsearch实现图像相似性搜索、自动分块的semantic_text字段、多阶段检索器（Retrievers）和端到端RAG系统构建，强调了Elasticsearch在向量数据库能力上的持续优化与硬件加速进展。; 适合人群：具备一定搜索或大数据技术基础，从事搜索系统、推荐系统、AI应用开发的相关技术人员，尤其是对语义搜索、向量检索、RAG架构感兴趣的工程师和架构师；工作年限建议1-5年； 使用场景及目标：①理解向量搜索与传统关键词搜索的融合机制；②掌握在Elasticsearch中实现语义搜索、图像相似性搜索与RAG系统的完整流程；③优化搜索相关性排序，提升生成式AI应用中答案的准确性和上下文相关性； 阅读建议：建议结合Elastic官方文档与演示环境（如eden.elastic.dev）进行实践操作，重点关注模型部署、inference pipeline配置、kNN与RRF检索策略的调优，并深入理解向量索引的存储与性能优化机制。

内容概要：本文介绍了腾讯云ES Serverless一站式日志分析服务的设计理念、产品功能、底层能力及最佳实践。该服务通过存算分离、自动弹性伸缩、完全免运维等核心技术，实现按需使用、按量付费的极致成本控制，支持日志分析、实时搜索、安全分析等场景。平台集成自治索引、智能链路调度和故障自愈能力，提供端到端SLA保障，兼容开源ES API和ELK生态，助力用户快速构建稳定可靠的一站式日志分析系统。; 适合人群：具备一定云计算和日志分析基础，从事运维、开发或架构设计工作1-3年的技术人员；关注成本优化与系统稳定性的企业技术决策者。; 使用场景及目标：①应对业务流量波峰波谷明显的日志场景，实现零运维下的自动弹性伸缩；②简化ELK链路部署，降低自建集群的运维复杂度与资源浪费；③提升查询性能与写入稳定性，满足高并发日志处理需求； 阅读建议：此资源适合结合实际日志分析场景进行对照学习，重点关注Serverless架构如何解决传统ES集群的运维难题，并理解其在成本、性能、易用性之间的平衡设计。

内容概要：本文深入探讨了从传统RAG向Agentic RAG演进的技术路径与核心能力需求，提出Agentic RAG应具备规划、记忆、执行与反思能力，形成类“智能大脑”的架构。文章系统阐述了构建Agentic RAG所需的四大关键能力：全域数据融合能力，实现知识、业务、运营与安全数据的统一对话；深度查询与分析能力，支持统计分析、数据挖掘与复杂查询语言；LLM原生友好设计，提供可被大模型理解的工具集与声明式工作流语言；企业级可靠性与安全性，涵盖端到端可观测性与全面的LLM安全防护。并以Elasticsearch为例，展示了其如何通过Search AI平台整合搜索、分析、向量处理与安全能力，支撑Agentic RAG的构建，实现业务价值提升。; 适合人群：具备一定AI与系统架构知识的企业技术决策者、AI平台开发者、搜索与推荐系统工程师，以及关注RAG技术演进与落地的中高级研发人员。; 使用场景及目标：①指导企业构建具备多步推理、动态规划与跨源协作能力的下一代RAG系统；②评估与选型支持Agentic RAG的底层引擎平台，重点考察数据融合、分析能力、LLM友好性与安全性；③理解Elasticsearch等一体化平台如何整合向量搜索、ES|QL分析、MCP工具调用与可观测性，实现从简单问答到智能决策的跃迁。; 阅读建议：此资源以架构演进和平台能力为核心，建议结合实际业务场景，重点关注四大能力的落地要求与对比分析，理解“一站式AI平台”相较于单点向量数据库的优势，并参考Elastic的技术实现路径进行系统设计与技术选型。