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

Elasticsearch | 作者 liuxg | 发布于5 天前 | 阅读数:97

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。
 
https://elasticstack.blog.csdn ... 95611
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