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如何通过 Kafka 向 Elasticsearch 摄取数据
逐步指导如何使用 Python、Docker Compose 和 Kafka Connect 将 Apache Kafka 与 Elasticsearch 集成，以实现高效的数据摄取、索引和可视化。
实时日志，顺利使用：Elasticsearch 新推出的专用 logsdb 索引模式
Elasticsearch 在日志管理方面的最新创新 logsdb 最多可将日志数据的存储空间减少 65% ，使可观察性和安全团队能够在不超出预算的情况下扩大可见性，同时保持所有数据的可访问性和可搜索性。
如何使用用于微软语义内核（Microsoft Semantic Kernel）的Elasticsearch矢量存储连接器进行人工智能代理开发
微软语义内核（Microsoft Semantic Kernel）是一款轻量级开源开发工具包，可让您轻松构建人工智能代理，并将最新的人工智能模型集成到您的 C#、Python 或 Java 代码库中。随着Semantic Kernel Elasticsearch向量存储连接器（Elasticsearch Vector Store Connector）的发布，使用Semantic Kernel构建人工智能代理的开发人员现在可以将Elasticsearch作为可扩展的企业级向量存储插件，同时继续使用Semantic Kernel抽象。
使用 Kibana 将地理空间数据输入 Elasticsearch，以便在 ES|QL 中使用
如何使用 Kibana 和 csv 摄取处理器将地理空间数据摄取到 Elasticsearch 中，以便在 Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 中进行搜索。Elasticsearch 具有强大的地理空间搜索功能，ES|QL 将大幅提高易用性和 OGC 熟悉度。但要使用这些功能，我们需要地理空间数据。
使用 Blazor 和 Elasticsearch 构建搜索应用
了解如何使用 Blazor 和 Elasticsearch 构建搜索应用程序，以及如何使用 Elasticsearch .NET 客户端进行混合搜索。
LangChain4j 使用 Elasticsearch 作为嵌入存储
LangChain4j（Java 版 LangChain）将 Elasticsearch 作为嵌入式存储。了解如何使用它在普通 Java 中构建 RAG 应用程序。
