Elasticsearch：通过 inference pipeline 聚合为你的数据科学增加灵活性

Elastic 7.6 引入了 inference processor，用于对通过 ingest pipeline 提取的文档进行推理。ingest pipeline 功能强大且灵活，但设计用于在 ingest 时工作。那么，如果你的数据已经被摄取会怎样？

引入了新的 Elasticsearch inference pipeline 聚合，可让你将新的推理模型应用于已建立索引的数据。使用这种新的聚合类型，你可以在聚合中搜索时使用机器学习推断，并即时获取结果-实时获取最新数据。现在，你始终可以期待新的模型，而不必担心在 Elasticsearch 中为数据重新编制索引！

该博客将向你展示如何使用推理管道聚合将新模型应用于现有数据（例如，我们将使用客户服务流失数据），然后向你展示如何使用Kibana Vega 来显示推理结果。
 
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