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Insights de desenvolvedores e artigos práticos dos nossos experts para inspirar e fortalecer suas buscas
AutoOps: Uma jornada para simplificar o gerenciamento autogerenciado do Elasticsearch.
Vamos explorar o AutoOps para Elasticsearch autogerenciado (ambientes no local ou hospedados privadamente). Mostraremos o valor, como configurá-lo e os insights que ele oferece.
Seu primeiro Agente Elástico: De uma simples consulta a um chat com inteligência artificial.
Aprenda a usar o construtor de agentes de IA da Elastic para criar agentes de IA especializados. Neste blog, vamos construir um agente de IA para o setor financeiro.
Criando fluxos de trabalho com agentes de IA usando o Elasticsearch.
Conheça o Agent Builder, uma nova camada de IA no Elasticsearch que fornece uma estrutura para a criação de fluxos de trabalho de IA baseados em agentes, usando pesquisa híbrida para fornecer aos agentes o contexto necessário para raciocinar e agir.
Elastic Open Web Crawler como código
Aprenda a usar o GitHub Actions para gerenciar as configurações do Elastic Open Crawler, de forma que, sempre que enviarmos alterações para o repositório, elas sejam aplicadas automaticamente à instância implantada do crawler.
Apresentamos o construtor de consultas ES|QL para o cliente Ruby do Elasticsearch.
Aprenda a usar o construtor de consultas ES|QL recém-lançado para o cliente Ruby do Elasticsearch. Uma ferramenta para criar consultas ES|QL mais facilmente com código Ruby.
Filtragem de pesquisa vetorial: Mantenha a relevância
Realizar uma busca vetorial para encontrar os resultados mais semelhantes a uma consulta não é suficiente. Muitas vezes, é necessário usar filtros para refinar os resultados da pesquisa. Este artigo explica como funciona a filtragem para busca vetorial no Elasticsearch e no Apache Lucene.
Fragmentos e réplicas do Elasticsearch: um guia prático
Domine os conceitos de shards e réplicas do Elasticsearch e aprenda como otimizá-los.
Como exibir os campos de um índice do Elasticsearch
Aprenda como exibir os campos de um índice do Elasticsearch usando as APIs _mapping e _search, subcampos, _source sintético e campos de tempo de execução.
Painéis de controle com inteligência artificial: da visão ao Kibana
Gere um painel de controle usando um LLM para processar uma imagem e transformá-la em um painel do Kibana.
Revelando padrões únicos: um guia para agregação de termos relevantes no Elasticsearch.
Aprenda a usar o importante termo "agregação" para descobrir insights em seus dados.
Construindo um assistente RAG ativo com JavaScript, Mastra e Elasticsearch.
Aprenda a criar agentes de IA no ecossistema JavaScript.