博客
我们的专家团队提供了开发人员见解和实用操作方法文章，为您的搜索体验注入灵感与活力
将 Ollama 与推理应用程序接口结合使用
了解如何使用 Inference API 将 Ollama 与 Elasticsearch 集成。
Lucene 中的并发错误：如何修复乐观并发故障
多亏了 CMU PASTA 实验室的确定性并发测试框架 Fray，我们追踪到了一个棘手的 Lucene 错误，并将其解决了
矢量搜索简介
本文是三篇系列文章中的第一篇，将深入探讨矢量搜索（也称语义搜索）的复杂性以及如何在 Elasticsearch 中实现。
在本地使用 Ollama 和 Kibana 测试 DeepSeek R1 的 RAG 功能
了解如何运行 DeepSeek 的本地实例，并从 Kibana 内部连接到它。
如何通过 Apache Airflow 将数据采集到 Elasticsearch
了解如何通过 Apache Airflow 将数据摄取到 Elasticsearch。
Lucene 包裹 2024
2024 年是 Apache Lucene 的又一个重要年份。在本博客中，我们将探讨其中的主要亮点。
Lucene 错误大冒险：修复索引损坏异常
有时，编写一行代码需要花费数天时间。在这里，我们可以一窥一位工程师为修复潜在的 Apache Lucene 索引损坏而历时多日的痛苦和调试过程。
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。
如何将 Ruby 应用程序从 OpenSearch 迁移到 Elasticsearch
将 Ruby 代码库从 OpenSearch 客户端迁移到 Elasticsearch 客户端的指南。
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。