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。
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。
Elasticsearchに火を灯す：Prometheus APIのネイティブサポートを追加
Prometheus互換のクライアントから、ネイティブのPromQL、ディスカバリー、メタデータエンドポイント経由でElasticsearchに直接クエリを実行できます。Prometheus Remote WriteでElasticsearchにデータを送信します。
TypeScriptを使用したElasticsearch MCPサーバーの作成
TypeScriptとClaude Desktopを使用してElasticsearch MCPサーバーを作成する方法を学びます。
Elasticsearch Inference APIとHugging Faceモデルを組み合わせて使用
推論エンドポイントを使用してElasticsearchをHugging Faceモデルに接続する方法と、セマンティック検索とチャット補完機能を備えた多言語ブログ推奨システムを構築する方法を学びましょう。
ElasticsearchのGemini CLI拡張機能（ツールとスキル付き）
GoogleのGemini CLIでElasticsearchのデータを検索、取得、分析するためのElasticの拡張機能（開発者およびエージェントのワークフロー向け）をご紹介します。
Jinaモデル、その機能とElasticsearchでの使用方法の紹介
Jinaのマルチモーダル埋め込み、リランカーv3、セマンティック埋め込みモデル、さらにそれらをElasticsearchでネイティブに使用する方法を探ります。
MastraとElasticsearchを使用してセマンティックリコールを備えた知識エージェントを構築する
メモリと情報検索用のベクトル ストアとして Mastra と Elasticsearch を使用して、セマンティック リコールを備えたナレッジ エージェントを構築する方法を学びます。