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elasticsearch-dump是一款用于Elasticsearch和OpenSearch索引数据迁移与备份的开源工具。支持多种数据源和目标,包括ES/OS实例、文件和S3。提供灵活配置,可进行索引映射、分析器和数据的备份恢复,适用于数据迁移、备份和跨环境同步。具有高效、简单易用的特点,是ES/OS数据管理的实用工具。

OpenSearch是Elasticsearch和Kibana的开源分支项目，提供搜索和数据分析功能。遵循Apache v2.0许可，项目致力于维护可靠的搜索分析套件。拥有活跃社区支持和全面文档，适合需要灵活可扩展搜索方案的开发者和企业。

这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。

Fess是基于OpenSearch/Elasticsearch的开源企业搜索服务器。它具有易用的管理界面，支持多种数据源爬取和文件格式处理。Fess提供类似Google站内搜索功能，可在Java环境中快速部署。其强大的搜索能力、灵活配置和丰富插件生态系统使其成为企业搜索的有力工具。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v1是一款为OpenSearch开发的学习型稀疏检索模型。它能将文档转换为30522维稀疏向量，并采用高效的查询处理方法。该模型经MS MARCO数据集训练，实际性能堪比BM25。模型支持基于Lucene倒排索引的学习型稀疏检索，可通过OpenSearch高级API实现索引和搜索。在BEIR基准测试的13个子集上，该模型展现了优秀的零样本性能，体现了出色的搜索相关性和检索效率。

此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型，通过将查询和文档编码为稀疏向量，提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练，并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能，能与Lucene倒排索引结合，进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本，适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。