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
Elastic Agent Skills：将您的 AI 智能体变成 Elastic 专家。
让您的 AI 编码智能体通过 Elastic Agent Skills 获得知识，以实现查询、可视化、安全和自动化。
使用 Elasticsearch 解决实体问题，第 4 部分：终极挑战
在专为防止走捷径而设计的高度多样化的“终极挑战”数据集上，解决并评估实体解析挑战。
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。
通用表达式语言（CEL）：CEL 输入如何改进 Elastic Agent 集成中的数据收集
了解通用表达式语言 (CEL) 与其他编程语言的区别、我们针对 Filebeat 的 CEL 输入所进行的扩展，及其如何赋能在 Elastic Agent 集成中更灵活地表达数据采集逻辑。
使用 Elasticsearch 与 LLM 进行实体解析，第 2 部分：通过 LLM 判断和语义搜索匹配实体
在 Elasticsearch 中使用语义搜索和透明 LLM 判断进行实体解析。
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。
jina-embeddings-v5-text：用于搜索和智能应用的紧凑且最先进的文本嵌入
介绍 jina-embeddings-v5-text 模型，包括 jina-embeddings-v5-text-small 和 jina-embeddings-v5-text-nano，并解释如何通过 Elastic 推理服务 (EIS) 使用这些多语言嵌入模型。
Kubernetes 上的依赖管理
如何使用 Renovate CLI 和 Argo 工作流简化 Kubernetes 上的依赖管理。
通过 best_compression 提升搜索性能
虽然 best_compression 通常被视为 Elastic Observability 和 Elastic Security 用例的存储节省功能，但本篇博客将展示其作为搜索性能调优工具的有效性。
Agent Builder，超越聊天框：介绍增强型基础架构
了解具有增强型基础架构的 Elastic Agent Builder，这是一个 AI 智能体，能够实现增强型运维、增强型开发和增强型合成。
Agent Builder 现已正式发布：几分钟内即可部署上下文驱动型代理
Agent Builder 现已正式发布。了解它如何帮助您快速开发上下文驱动的 AI 代理。