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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によるエンティティ解決、パート4：究極のチャレンジ
ショートカットを防ぐために設計された、非常に多様な「究極のチャレンジ」データセットにおけるエンティティ解決の課題の解決と評価。
ElasticsearchとLLMによるエンティティ解決（第2部）：LLM判定とセマンティック検索によるエンティティのマッチング
Elasticsearch でのエンティティ解決にセマンティック検索と透過的なLLM判断を使用します。
Elastic Agent BuilderとStrands Agents SDKの使用を開始
Elastic Agent Builderでエージェントを作成する方法を学び、次にStrands Agents SDKで管理されたA2Aプロトコルを介してエージェントを使用する方法を学びましょう。
LangGraph.jsとElasticsearchを使用して金融AI検索ワークフローを構築
LangGraph.jsとElasticsearchを使用して、自然言語クエリを投資や市場分析のための動的な条件付きフィルターに変換するAIを活用した金融検索ワークフローを構築する方法を学びます。
Elastic Agent Builder と GPT-OSS を使用した HR 向け AI エージェントの構築
Elastic Agent Builder と GPT-OSS を使用して、従業員の HR データに関する自然言語クエリに回答できる AI エージェントを構築する方法を学びます。
Cal Hacks 12.0 で取り上げた Elastic Agent Builder のトッププロジェクトと学習内容
Cal Hacks 12.0 のトップ Elastic Agent Builder プロジェクトを探索し、サーバーレス、ES|QL、エージェント アーキテクチャに関する技術的なポイントを詳しく調べます。
Elasticsearch で A2A プロトコルと MCP を使用して LLM エージェント ニュースルームを作成する: パート II
エージェントのコラボレーションに A2A プロトコルを使用し、Elasticsearch でのツール アクセスに MCP を使用して、特殊なハイブリッド LLM エージェント ニュースルームを構築する方法を説明します。
コンテキストのためのYou Know - パートII：エージェントAIとコンテキストエンジニアリングの必要性
LLM がエージェント AI へと進化するにつれ、RAG コンテキストの制限とメモリ管理を解決するためのコンテキスト エンジニアリングの必要性がどのように高まるのかを学びます。
Elasticsearch で A2A プロトコルと MCP を使用して LLM エージェント ニュースルームを作成する: パート I
専門の LLM エージェントが協力してニュース記事の調査、執筆、編集、公開を行う実践的なニュースルームの例で、A2A プロトコルと MCP の概念を探ります。
Elasticsearch で構造化ドキュメントの再帰チャンクを構成する
チャンク サイズ、セパレーター グループ、カスタム セパレーター リストを使用して Elasticsearch で再帰チャンクを設定し、構造化ドキュメントのインデックスを最適に作成する方法を学びます。
