创意与代码的碰撞：Adhish Thite 自上而下的科技哲学

Adhish Thite 的科技之旅从印度到硅谷、北卡罗来纳州，然后返回。现在居住在印度顶级 IT 中心之一的浦那，Adhish 非常重视他多年来获得的全球视野。

Adhish 天生的好奇心和对创新的热情让他加入了 Elastic，在这里，他是首席人工智能工程师，管理着一个同样充满热情的团队，同时还抽出时间从事个人爱好。

很早的时候，Adhish 就是家人的“个人技术顾问”。在成长的过程中，他经常拆卸父亲带回家的各种电子设备，试图探究它们的工作原理。想象这样一幅画面：年轻的 Adhish 被电线和零件包围着，脸上挂着灿烂的笑容。

Adhish 回忆说：“我老爸可谓是电子精品鉴赏家。”“我以前经常爱拆解这些电子产品，虽然没少挨骂，但这就是我的好奇心[开始]萌动的方式。久而久之，这逐渐变成了专业素养……我在很小的时候就了解了事物的运作原理。”对科技的这份痴迷为他赢得了“科技魔术师 Adhish”的绰号。

尽管儿时的好奇心仍引导着他，天马行空的创意也持续为他赋能，但 Adhish 的工作空间反映了他条理分明的做事理念。他不是那种仅凭一台笔记本电脑就能工作的人。他坚持道：“没有这套设备，我根本无法工作。”

他的办公桌上有台内存为 64GB 的 MacBook Pro M3，外接 Apple Studio Display 显示器。这套精心挑战的设备完全契合他的需求。他承认有人可能不认同，但指出：“我十年来一直都用的是 [MacBook]，确实找不出更好的系统。我认为这对任何开发人员来说都是最好的入门选择，因为它已包括了开发人员所需的一切。有了 Mac，根本就不需要其他任何设备了。”

Adhish 至少看过五款显示器，才找到符合他所有标准的这台。这款 27 英寸 Apple Studio Display 如今是他工作空间的核心设备，让他可以在 5K 分辨率下持续编码数小时。他对抗眼睛疲劳的秘诀是什么？正是那层防反光纳米纹理玻璃镀膜。

然而，拥有尖端科技并非生活的全部。“纸笔的魔力无可替代，”他说着，举起他放在桌上的小日记本。他的每日必修课是记录三项成就：身体上的成就（今天是健身）、精神上的成就（他每天冥想或弹钢琴），以及心理上的成就（15 分钟德语学习）。“只有完成这三项，一天才算完满。”

为了完成当天的目标，Adhish 采用了“番茄工作法”来提高工作效率。办公桌上他最珍爱的物品之一是用来记录工作时间的计时器。他解释说：“我工作 25 分钟，然后休息 5 分钟。”这种方法不仅帮助他保持专注，还能有助于防止倦怠，这是他在疫情期间领悟到的经验。

与严谨的工作日程形成鲜明对比，音乐为 Adhish 提供了一片滋养求知欲的创意天地。“我会演奏五种乐器，都是自学成才，”他说。从钢琴到印度竹笛和塔布拉鼓，Adhish 偶尔会在 YouTube 上发布他的音乐作品。然而，大部分演奏仍属私人珍藏。“音乐对我来说是灵魂深处的对话”他如是说，因此将其视为一种冥想方式。在疫情期间，他甚至拿起了四弦琴。

然而，即便是音乐在他工作时也会退居其次。他说：“当我专注于编码或开发时，我更喜欢安静。”所有精心设计的技巧和工具都消失了，只剩下 Adhish 和他的代码。“我需要紧闭门窗。”我所需要的，只是一个聚光灯和我自己。这就是我所需要的全部。”

作为 Elastic 的首席 AI 工程师，Adhish 主导开发了 ElasticGPT。这是一款由 Elastic 员工专为自己设计的内部、安全和私有生成式人工智能解决方案。“这个产品源自我的老板 Jay 的远见。既然我们处于分析和 RAG 的最前沿，何不打造自己的解决方案呢？”他解释道。“就像‘自酿香槟自品尝’一样。这个想法由此诞生。”用户的积极反馈让 Adhish 和他的团队感到自豪。“这让我们对自己的工作充满自豪感。”迄今为止，ElasticGPT 已经促成了超过 80,000 次对话，员工满意度高达 98%。

作为开发人员社区的活跃成员，Adhish 通过与他人分享来保持自己的好奇心。他通过 Elastic Developer Community、GitHub、LinkedIn 和 X 等平台与其他开发者积极交流。同时，他还参与了“公开构建”运动。该运动倡导开发人员在项目启动首日就公开构建部署，然后收集社区的持续反馈，以帮助完善他们的产品。

这种协作精神融合了他的专业造诣和创造力。结果如何？那便是深谙救助之道的领导者。他解释说：“当我在做个人项目时，我经常向社区寻求帮助。社区的反馈质量非常高，是不可多得的优质资源。”

即使在技术领域摸爬滚打了这么多年，Adhish 仍然是那个被电线零件包围的男孩，对技术的可能性保持着孩童般的好奇与热忱。“现在正是开始使用 Elasticsearch 的最佳时机，”他断言。随着人工智能和机器学习的进步，技术潜力无远弗届。“如果想真正运用 GenAI 并将数据转化为有效见解，Elasticsearch 就是不二之选。”