Elasticsearch混合检索：BM25与向量结合策略
结合 BM25 与向量检索构建混合检索策略，统一召回与相关性，提升搜索质量与鲁棒性。
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混合检索：BM25与向量ANN融合策略
结合传统词项检索与向量近似最近邻，构建高召回与高相关性的混合检索链路，并以重排序提升答案质量。
OpenSearch索引状态管理ISM与Alerting治理
使用 ISM 管理索引生命周期与策略，并结合 Alerting 构建指标与告警治理，提升可用性与成本效率。
OpenSearch与Elasticsearch对比：兼容性与迁移策略
对比两者在许可、特性与生态上的差异，制定兼容适配与迁移策略以降低风险与成本。
Elasticsearch零停机索引切换：别名与Reindex治理
使用别名与 Reindex 实现零停机索引切换，规范映射演进、写入别名与回滚策略，保障线上查询与写入稳定。
Elasticsearch通配符与正则查询性能治理
规范 `wildcard/regexp` 查询在高性能场景的使用，优化字段与索引策略，避免扫描与资源消耗。
Elasticsearch路由与分片键设计：_routing与热点治理
使用 `_routing` 与合理分片键设计，使文档分布更均衡，降低热点与查询偏斜，提升性能与稳定性。
Elasticsearch索引生命周期管理：热温冷分层与滚动策略
利用 ILM 将索引分层与自动化滚动，优化成本与查询性能，并简化长期数据治理。
Elasticsearch索引排序与time_series模式治理
使用 `index.sort` 与 `index.mode: time_series` 优化写入与查询性能，在时序场景中降低段合并与扫描成本。
Elasticsearch滚动升级与分片再均衡治理
在不停机的前提下滚动升级与再均衡分片，规范健康检查与备份回滚策略，保障稳定与性能。
