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검색 경험을 혁신하고 강화할 수 있는 개발자 인사이트와 전문가의 실전 가이드
이제 Kibana의 AI Chat이 대시보드를 네이티브하게 렌더링합니다
이제 Kibana의 Elastic AI Chat은 자연어로 대시보드를 구축하여, 시각화와 분석을 하나의 대화 스레드에 유지하면서 이를 재사용 가능한 Kibana 객체로 저장할 수 있습니다.
Kibana 대시보드 로딩 속도 최대 25% 단축, 그 뒤에 숨겨진 폴링 최적화 전략
Kibana가 어떻게 지속적 폴링과 브라우저 단 HTTP/2 감지 기술을 활용해 대시보드 로딩 시간을 최대 25%까지 줄였는지, 그리고 HTTP/1 환경으로의 자동 폴백 기능은 어떻게 작동하는지 알아봅니다.
그리지 말고 설명하세요: MCP와 ES|QL을 통한 AI 네이티브 Kibana 대시보드
프롬프트부터 대시보드까지, ES|QL 쿼리를 작성하고, 대화형 차트를 생성하며, 모든 기능을 갖춘 대시보드를 Kibana로 직접 내보내는 오픈 소스 MCP 애플리케이션인 example-mcp-dashbuilder를 사용해 자연어로 Kibana 대시보드를 구축하는 방법에 대해 알아보세요.
안전한 쿼리 실행을 위한 Elasticsearch의 결정론적 가드레일을 사용한 에이전틱 AI 검색
에이전틱 AI 검색 시스템은 LLM이 쿼리를 직접 생성할 때 실패하는 경우가 많습니다. 결정론적 가이드레일과 제어 평면 아키텍처가 어떻게 Elasticsearch를 사용해 안전하고 신뢰할 수 있는 관리형 쿼리를 실행하는 방법을 알아보세요.
하나의 쿼리로 여러 개의 Elasticsearch Serverless 프로젝트: 프로젝트 간 검색 기능 소개
Elastic Cloud Serverless의 프로젝트 간 검색을 사용하면 단일 Elasticsearch 또는 ES|QL 요청으로 격리된 프로젝트에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 데이터 중복도, 네트워크 피어링도 없으며, 로그 복사에 따른 데이터 전송 비용 역시 발생하지 않습니다.
간소화된 Elastic Cloud on Kubernetes: 영역 인식, 재시작 및 mTLS
ECK 3.4는 영역 인식 HA를 40줄의 YAML에서 하나의 필드로 줄이고 어노테이션을 통해 선언적 롤링 재시작을 추가하며 Kibana-Elasticsearch mTLS를 자동으로 연결합니다.
강력한 기능을 더한 Elasticsearch: 네이티브 Prometheus API 지원 추가
기본 ProMQL, 탐색 및 메타데이터 엔드포인트를 통해 Prometheus 호환 클라이언트에서 직접 Elasticsearch를 쿼리하세요. Prometheus Remote Write로 Elasticsearch에 데이터를 보낼 수 있습니다.
이커머스 검색 개인화: 구매 이력 및 사용자 코호트 통합하기
거버넌스를 유지하면서 Elasticsearch에서 개인화된 이커머스 검색 경험을 구축하는 방법을 알아보세요. 본 게시물에서는 구매자가 이전에 구매했던 상품을 부스트하는 방법과 사용자 프로필을 기반으로 코호트별 맞춤 정책을 활성화하는 방법을 설명합니다.
모든 미디어, 단 하나의 인덱스: jina-embeddings-v5-omni
jina-embeddings-v5-omni를 사용하면 텍스트, 이미지, 동영상 및 오디오를 단일 Elasticsearch 인덱스에 임베드하고 모든 항목을 한 번에 쿼리할 수 있습니다.
전자상거래 검색 관리를 위한 Elasticsearch 퍼콜레이터: 모호한 쿼리를 통제된 검색 전략으로 변환
Elasticsearch 퍼콜레이터를 사용하여 검색 거버넌스를 구현하는 방법을 알아보세요. 이 블로그에서는 실제 운영 환경에서 거버넌스가 적용된 정책 엔진을 구축하고, 통제된 검색 전략을 만드는 데 필요한 패턴들을 설명합니다.
Elasticsearch 검색 리콜을 측정하고 개선하는 방법: 하이브리드 검색을 통해 0.43에서 0.75로 향상하기
BM25 어휘 검색과 Jina AI 벡터 임베딩을 결합하여 Elasticsearch에서 검색 회상률을 측정하고 개선하는 방법을 알아보고, rank_eval API를 사용해 실제 숫자로 개선 효과를 검증하세요.
