Kibana Dashboards API: Ein stabiler Vertrag für jeden Panel-Typ, vor GA von über 50 Teams getestet
Kibana-Dashboards als Code verwalten: Änderungen in Git einchecken, umgebungsübergreifend bereitstellen und Deployments mit der Kibana-API und Terraform automatisieren.
On-Prem in weniger als 5 Minuten: Jina-Einbettungsmodelle jetzt für On-Prem-Deployment verfügbar
Alle 28 Jina AI-Modelle, einschließlich Rerankern, als sofort bereitstellbare Docker-Container, ohne Telemetrie und ohne Lizenzserver. Drop-in-kompatibel mit den APIs von OpenAI, Cohere, Voyage AI und Elastic Inference Service.
Mehr Power für Elasticsearch: native Prometheus-API-Unterstützung hinzufügen
Elasticsearch kann direkt von Prometheus-kompatiblen Clients über native PromQL-, Discovery- und Metadaten-Endpunkte abgefragt werden. Senden Sie Daten an Elasticsearch mit Prometheus Remote Write.
Erstellung eines Elasticsearch MCP-Servers mit TypeScript
Erfahren Sie, wie Sie mit TypeScript und Claude Desktop einen Elasticsearch MCP-Server erstellen.
Die Verwendung der Elasticsearch Inference API zusammen mit Hugging Face-Modellen
Erfahren Sie, wie Sie Elasticsearch mithilfe von Inferenz-Endpoints mit Hugging Face Modellen verbinden und ein mehrsprachiges Blog-Empfehlungssystem mit semantischer Suche und Chat-Abschlüssen erstellen.
Die Gemini CLI-Erweiterung für Elasticsearch mit Tools und Fähigkeiten
Wir stellen die Erweiterung von Elastic für Googles Gemini CLI vor, mit der Elasticsearch-Daten in Entwickler- und agentischen Workflows gesucht, abgerufen und analysiert werden können.
Eine Einführung in Jina-Modelle, ihre Funktionalität und ihre Einsatzmöglichkeiten in Elasticsearch
Entdecken Sie multimodale Einbettungen von Jina, Reranker v3 und semantische Einbettungsmodelle und erfahren Sie, wie Sie diese nativ in Elasticsearch verwenden können.
Erstellung eines Wissensagenten mit semantischem Recall unter Verwendung von Mastra und Elasticsearch
Lernen Sie, wie Sie einen Wissensagenten mit semantischer Erinnerung unter Verwendung von Mastra und Elasticsearch als Vektorspeicher für Gedächtnis und Informationsabruf erstellen.