Elasticsearch 向量数据库：数分钟内即可完成部署，能以超高性价比扩充至千亿规模
混合检索的难点部分已经解决，配备优化的默认设置、第三方和原生 Jina AI 模型以及开箱即用的托管型 GPU 推理功能。您可以构建快速、可扩展的 AI 应用，无需构建基础架构。
如何衡量和提升 Elasticsearch 搜索召回率：通过混合搜索将召回率从 0.43 提升至 0.75
了解如何通过将 BM25 词汇搜索与 Jina AI 向量嵌入相结合来测量和提高 Elasticsearch 中的搜索召回率，并使用 rank_eval API 以实际数据验证改进效果。
我们如何构建 Elasticsearch simdvec，使其成为世界上速度最快的向量搜索之一
我们如何打造 Elasticsearch simdvec——这是 Elasticsearch 中每一次向量搜索查询背后的手动调优 SIMD 内核库。
基于 Elasticsearch + Jina 嵌入的无监督文档集群
一种使用 Elasticsearch 和 Jina 嵌入进行无监督文档集群的实用、可复现方法。
当 TSDS 遇到 ILM：设计不会拒绝延迟数据的时序数据流
TSDS 时间边界如何与 ILM 阶段交互；以及如何设计能够容忍延迟到达指标的策略。
LINQ to Elasticsearch ES|QL：编写 C# 代码，查询 Elasticsearch
探索 Elasticsearch .NET 客户端中全新的 LINQ to Elasticsearch ES|QL 提供程序。借助该程序，您可以编写会自动转换为 ES|QL 查询的 C# 代码。
Elasticsearch 中 HNSW 的自适应提前终止
为 Elasticsearch 中的 HNSW 引入一种新的自适应提前终止策略。
Elasticsearch 向量搜索速度比 OpenSearch 快 8 倍
探索 OpenSearch 与 Elasticsearch 的过滤向量搜索基准测试，以及为何向量搜索性能对上下文工程系统至关重要。
使用 NVIDIA cuVS 将 Elasticsearch 中的向量索引速度提升高达 12 倍：GPU 加速（第二章）
了解 Elasticsearch 如何借助 GPU 加速的向量索引和 NVIDIA cuVS，实现近 12 倍的索引吞吐量提升。
利用 Elasticsearch 和 SigLIP-2 对山峰进行多模式搜索
了解如何使用 SigLIP-2 嵌入和 Elasticsearch kNN 向量搜索实现文本到图像和图像到图像的多模态搜索。项目重点：寻找珠峰徒步旅行中拍摄的阿玛达布拉姆峰照片。
利用混合搜索重排提高多语言嵌入模型的相关性
了解如何在 Elasticsearch 中使用 Cohere 的 reranker 和混合搜索提高 E5 多语言嵌入模型搜索结果的相关性。