Catégorie: Intégrations

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API Kibana Dashboards : un contrat stable pour chaque type de panneau, testé par plus de 50 équipes avant DG

Gérez les tableaux de bord Kibana sous forme de code : enregistrez-les dans Git, promouvez-les dans différents environnements et automatisez les déploiements avec l'API Kibana et Terraform.

Teresa Alvarez Soler

On-prem en moins de 5 minutes : modèles d'embedding Jina maintenant disponibles pour un déploiement sur site

Les 28 modèles de Jina AI, y compris les modèles de reclassement, sont disponibles sous forme de conteneurs Docker prêts à être déployés, sans télémétrie ni serveur de licence. Ils sont directement compatibles avec les API d'OpenAI, de Cohere, de Voyage AI et d'Elastic Inference Service.

Scott Martens

Apporter du dynamisme à Elasticsearch : intégration de la prise en charge native de l’API Prometheus

Interrogez Elasticsearch directement depuis des clients compatibles Prometheus via les points de terminaison natifs PromQL, de découverte et de métadonnées. Envoyez des données à Elasticsearch avec Prometheus Remote Write.

Felix Barnsteiner

Création d'un serveur Elasticsearch MCP avec TypeScript

Apprenez à créer un serveur MCP Elasticsearch avec TypeScript et Claude Desktop.

Jeffrey Rengifo

Utilisation de l'API d'inférence Elasticsearch avec les modèles Hugging Face

Découvrez comment connecter Elasticsearch aux modèles Hugging Face à l'aide de points de terminaison d'inférence, et comment créer un système de recommandation de blogs multilingue avec recherche sémantique et complétion de chat.

Jeffrey Rengifo

L'extension Gemini CLI pour Elasticsearch avec des outils et des fonctionnalités

Présentation de l’extension Elastic pour le CLI Gemini de Google, afin de rechercher, récupérer et analyser les données Elasticsearch dans les workflows des développeurs et des agents.

Walter Rafelsberger

Présentation des modèles Jina, de leurs fonctionnalités et de leurs cas d’usage dans Elasticsearch

Explorez les embeddings multimodaux Jina, Reranker v3 et les modèles d'embedding sémantique, et découvrez comment les utiliser en mode natif dans Elasticsearch.

Scott Martens

Construire un agent de connaissance avec rappel sémantique en utilisant Mastra et Elasticsearch

Apprenez à construire un agent de connaissance avec rappel sémantique en utilisant Mastra et Elasticsearch comme magasin vectoriel pour la mémoire et la recherche d'informations.

JD Armada