Vector Search can use Machine Learning (ML) to capture the meaning & context of unstructured data (including text,images) & convert it into a digital representation.It is widely used in semantic search applications, where the Approximate Nearest Neighbor (ANN) algorithm is employed to identify similar data points. Compared to traditional keyword-based search, vector search delivers more relevant results & achieves faster performance.

#Note：Elastic 最近宣布将对 7.9 版之后的新版 Elasticsearch 和 Kibana 实施闭源许可。有关更多详细信息，请阅读我们的 CEO Tomer Levy 对 真正加倍努力开源的评论。Elasticsearch 是当今最流行的日志分析平台——ELK Stack（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）的核心。Elasticsearch 的作用如此重要，以至于它已成为堆栈本身名称的同义词。Elasticsearch 主要用于搜索和日志分析，是当今最流行的数据库系统之一。本 Elasticsearch 教程为新用户提供了开始使用 Elasticsearch 的必备知识和工具。它包括安装说明、初始索引和数据处理说明。