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開発者の洞察と専門家による実用的なハウツー記事が、お客様の検索エクスペリエンスを触発し、強化します。
Elasticsearch Vector Database：数分でシッピング、数百億規模へ手頃なコストでスケール
ハイブリッド検索の難しい部分はすでに完了しています。最適化されたデフォルト設定、サードパーティおよびネイティブのJina AIモデル、マネージドGPU推論をすべてすぐに利用できます。インフラの構築ではなく、高速でスケーラブルなAIアプリの構築に専念しましょう。
Kibana Dashboards API：GA前に50以上のチームでテストされた、あらゆるパネルタイプに対応する安定した仕様
Kibanaのダッシュボードをコードとして管理：Kibana APIとTerraformを使ってGitにコミットし、環境間で展開し、導入を自動化します。
Elasticsearch ES|QLがインデックス化されていないデータへの全文検索を可能に
MATCHとTO_TEXTはインデックスを作成していないデータに全文検索を行います。ES|QLで計算列、マッピングされていないフィールド、フェデレーテッドソースを検索します。
プロンプトから1分以内にダッシュボードを作成、コストを5分の1に削減：KibanaのAIダッシュボードとカスタムVega-Liteチャート
指標を自然言語で説明すれば、KibanaのAIチャットが、散布図から条件付き書式、カスタムツールチップまで、ES|QLベースのダッシュボードとVega-Liteチャートを生成します。
5分未満でオンプレミスに：Jina埋め込みモデルがオンプレミス導入に対応
リランカーを含む全28種類のJina AIモデルを、テレメトリなし、ライセンスサーバーなしで、すぐにデプロイ可能なDockerコンテナーとして利用できます。OpenAI、Cohere、Voyage AI、Elastic Inference ServiceのAPIとドロップイン互換です。
137,000人、人間の判断はゼロ：Elasticsearchによるエージェンティックな災害対応
ハリケーンの襲来時に、ディスパッチャーを必要とせず、Kibana検出ルール、ワークフロー、AIエージェントを使用して、7か所の施設にいる137,000人の軍人を自動的に移動させた方法をご覧ください。
KibanaのAI Chatがダッシュボードをネイティブにレンダリングするように
KibanaのElastic AI Chatでは、自然言語からダッシュボードを構築し、ビジュアルと分析を1つのスレッドに保持し、再利用可能なKibanaオブジェクトとして保存できるようになりました。
描くのではなく、説明する：MCPとES|QLによるAIネイティブのKibanaダッシュボード
プロンプトからダッシュボードへ。example-mcp-dashbuilderを使って、自然言語でKibanaダッシュボードを構築する方法を学びましょう。ES|QLクエリを書き、インタラクティブなグラフを作成し、全面的に機能するダッシュボードをKibanaに直接エクスポートするオープンソースのMCPアプリケーションです。
Elasticsearchにおける決定論的なガードレールを備えたエージェント型AI検索による安全なクエリ実行
LLMがクエリを直接生成すると、エージェント型AI検索システムが失敗することがよくあります。決定論的なガードレールと制御プレーンアーキテクチャーが、Elasticsearchでどのように安全で信頼性が高く、統制されたクエリ実行を実現するかを学びましょう。
1つのクエリ、複数のElasticsearchサーバーレスプロジェクト：プロジェクト横断検索の紹介
Elastic Cloud Serverlessのプロジェクト横断検索では、単一のElasticsearchまたはES|QLリクエストで分離されたプロジェクト間でデータをクエリできます。重複、ネットワークピアリング、ログのコピーに伴う転送コストは不要です。
Elasticsearch on Kubernetesがシンプルに：ゾーン認識、再起動、mTLS
ECK 3.4はゾーンアウェアHAを40行のYElasticsearchAMLから1つのフィールドに減らし、アノテーションによる宣言的なローリングリスタートを追加し、Kibana-Elasticsearch mTLSを自動的にワイヤリングします。