App Search 和 工作场所搜索 独立产品现已弃用
App Search 和 工作场所搜索 的核心功能现已在 Elasticsearch 和 Kibana 中提供。

我们宣布在 9.0 版本中弃用 App Search 和 工作场所搜索。
如果您是目前正在使用我们 App Search 和 工作场所搜索 产品的 Elastic 客户,则无需急于迁移。它们在所有最新的 8.x 版本中仍然可用,并将自 EOL 公告 发布之日起获得 27 个月的支持。
这些产品最初旨在简化在 Elasticsearch 之上构建应用程序和企业搜索的体验,引入了在 Elasticsearch 外部层实现的简化 API、管理 UI 和连接器。虽然这在许多方面取得了成功,但由于是在 Elasticsearch 之外构建,产品的灵活性和功能受到了限制。用户无法直接大规模查询 Elasticsearch。
此外,将语义搜索或向量搜索引入这些简化体验中一直很困难。因此,在过去的 12–18 个月里,我们一直致力于将许多此类简化的 API 和体验直接引入 Elasticsearch 本身。这包括从同义词和查询规则管理,到简化向量和语义搜索添加过程的全新semantic_text字段类型等所有功能。
虽然无需立即迁移,但如果您正在使用 App Search 或工作场所搜索,现在正是考虑直接迁移到 Elasticsearch 并利用我们全新无服务器 (Serverless) 产品优势的最佳时机。为了获得最佳相关性,现在上手语义搜索或向量搜索比以往任何时候都更加容易。
面向企业的大规模搜索
The Elastic Cloud Serverless 架构通过分离搜索和摄取工作负载,旨在为您提供所需的性能,以满足您的需求。

像 SAP Concur 这样的客户认为,Elasticsearch Serverless 的易用性、简单的设置和自动扩展能力是其团队采用该产品的关键因素。
带上您的数据
当您将组织的数据连接到 Elasticsearch 时,您可以检索、分析并构建任何内容。
我们提供种类繁多的语言客户端(Java、.NET、Python、Go——应有尽有!),以便大规模摄取各种形式和规模的数据。使用我们轻量级的 网络爬虫 引入您的私有内网 HTML 和团队 Wiki,或者通过 自管连接器 和 全面的集成目录 连接来自 30 多个第三方来源的业务系统数据。此外,您还可以 为您的独特一次性数据源定制连接器,或使用简单的文件上传功能。
数据进入 Elasticsearch 后,您距离构建第一个 代理 就只差一步了。
AI 支持的相关性
在添加语义搜索或向量搜索时,我们已开箱即用地添加了 ELSER(一种英语稀疏向量模型)和 E5 多语言密集向量选项。在考虑语义重排序时,我们提供了一种交叉编码器重排序模型 Elastic Rerank。如果您希望在不重新索引或更改现有数据管道的情况下灵活地提高相关性,该模型是最佳选择。
通过利用我们的 Open Inference API,开发人员可以直接存储来自 OpenAI、JinaAI、Alibaba Cloud AI 等 Machine Learning 和 LLM 提供商生态系统的内容嵌入或摘要。
为了以低代码方式使用这些强大的 AI 功能,我们提供了开箱即用的 Playground 和捆绑的 搜索 AI Assistant,以便快速访问文档、指南和资源,从而简化您第一个智能体的实现过程。

_search 的全部功能触手可及,助您构建独特而强大的工作流,但我们也为用户提供了一种全新的搜索方式。ES|QL 是我们为全文搜索和语义搜索提供的简单而强大的搜索查询语言,现已在 Discover 中提供。
通过一条简单的声明即可找到特定部门的员工。
// join employees with their department name
FROM employees
| LOOKUP JOIN departments ON dep_id
| KEEP last_name, first_name, dep_nameElasticsearch 的功能仅受限于您的想象力。您只需提供数据,剩下的交给我们。
本文中描述的任何功能或功能性的发布和时间均由 Elastic 自行决定。当前尚未发布的任何功能或功能性可能无法按时提供或根本无法提供。
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