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Kibana 中的 AI Chat 现已原生支持呈现仪表板
用描述代替手动绘制：通过 MCP 和 ES|QL 构建 AI 原生 Kibana 仪表板。
Kibana 将仪表板加载时间最多缩短了 25%——以下是其背后的轮询策略
一次查询，多个 Elasticsearch Serverless 项目：隆重推出跨项目搜索
在 Elasticsearch 中使用确定性防护措施实现智能 AI 搜索，以确保查询安全执行
Elastic Cloud on Kubernetes 简化：区域感知、重启和 mTLS
为 Elasticsearch 注入活力：添加对原生 Prometheus API 的支持
一个索引，涵盖所有媒体：jina-embeddings-v5-omni 正式发布
个性化电子商务搜索：整合购买历史记录和用户群组
用于电子商务搜索治理的 Elasticsearch percolator：将模糊查询转化为受控检索策略
如何衡量和提升 Elasticsearch 搜索召回率：通过混合搜索将召回率从 0.43 提升至 0.75
构建用于治理电子商务搜索的控制平面
因映射冲突重索引数据流
我们如何构建 Elasticsearch simdvec，使其成为世界上速度最快的向量搜索之一
Jina Embeddings v3 现已登陆 Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden
Elastic Security、Observability 和 Search 现已在您的 AI 工具中支持交互式 UI。
为 Elastic Cloud Serverless 和 Elasticsearch 引入统一的 API 密钥。
基于 Elasticsearch + Jina 嵌入的无监督文档集群
为什么电子商务搜索需要治理
如何使用 Mastra 和 Elasticsearch 构建代理式 AI 应用程序
使用 Elastic 工作流监测 Kibana 仪表板的浏览情况
当 TSDS 遇到 ILM：设计不会拒绝延迟数据的时序数据流
LINQ to Elasticsearch ES|QL：编写 C# 代码，查询 Elasticsearch
使用 TypeScript 构建 Elasticsearch MCP 服务器
宣布 Kibana 仪表板的只读权限
shell 工具并非上下文工程的灵丹妙药
在无服务器环境中实现负载均衡的 Elasticsearch 副本
使用 Elasticsearch 推理 API 以及 Hugging Face 模型
快速与准确：测量量化向量搜索的召回率
适用 Elasticsearch 的 Gemini CLI 扩展及工具和技能
Elastic Agent Skills：将您的 AI 智能体变成 Elastic 专家。
使用 Elasticsearch 解决实体问题，第 4 部分：终极挑战
Elasticsearch 中 HNSW 的自适应提前终止
通用表达式语言（CEL）：CEL 输入如何改进 Elastic Agent 集成中的数据收集
使用 Elasticsearch 与 LLM 进行实体解析，第 2 部分：通过 LLM 判断和语义搜索匹配实体
Elasticsearch 向量搜索速度比 OpenSearch 快 8 倍
jina-embeddings-v5-text：用于搜索和智能应用的紧凑且最先进的文本嵌入
以最低得分阈值确保语义精确性
Kubernetes 上的依赖管理
通过 best_compression 提升搜索性能
Agent Builder 现已正式发布：几分钟内即可部署上下文驱动型代理
使用 Elastic Agent Builder 构建语音代理
Agent Builder，超越聊天框：介绍增强型基础架构
基于 Swiss 式哈希表实现更快的 ES|QL 统计数据
使用 Elasticsearch 管理智能体记忆
更高的吞吐量和更低的延迟：AWS 上的 Elastic Cloud Serverless 性能显著提升
借助 LangGraph 与 Elasticsearch 打造具人机协作功能的智能体
在 Streams 中利用机器学习自动化日志解析
在 Google MCP Toolbox for Databases 中引入 Elasticsearch 支持
使用判断列表评估搜索查询的相关性
使用 LangGraph.js 和 Elasticsearch 构建金融 AI 搜索工作流。
使用变量控件来提高 Kibana 仪表板的交互性
使用 NVIDIA cuVS 将 Elasticsearch 中的向量索引速度提升高达 12 倍：GPU 加速（第二章）
9.2 中的 ES|QL：Smart Lookup Joins 和时间序列支持
使用 Elasticsearch 构建 ChatGPT 连接器以查询 GitHub 问题
使用 LangChain 和 Elasticsearch 开发代理 RAG 助手
混合搜索不头疼：用检索器简化混合搜索
利用弹性代理生成器和 GPT-OSS 构建人力资源人工智能代理
来自 Cal Hacks 12.0 的顶级弹性代理生成器项目和学习成果
在 Elasticsearch 中使用 A2A 协议和 MCP 创建 LLM 代理新闻室：第二部分
你懂的，语境--第三部分：混合搜索在语境工程中的威力
你知道的，为了情境--第二部分：代理人工智能和情境工程的必要性
如何在 Azure AKS 上自动部署 Elasticsearch
在 Elasticsearch 中使用 A2A 协议和 MCP 创建 LLM Agent 新闻室：第一部分
你懂的，语境--第一部分：混合搜索和语境工程的演变
在 Elasticsearch 中为结构化文档配置递归分块
介绍 Kibana 中的 Elasticsearch 查询规则用户界面
使用 Mastra 和 Elasticsearch 构建具有语义召回功能的知识代理
利用 Elasticsearch 和 SigLIP-2 对山峰进行多模式搜索
利用混合搜索重排提高多语言嵌入模型的相关性
在 Elasticsearch 中部署多语言嵌入模型
弹性 MCP 服务器：将代理生成器工具暴露给任何人工智能代理
使用基于用户行为数据的判断列表在 Elasticsearch 中训练 LTR 模型
人工智能代理评估：Elastic 如何测试代理框架
通过 A2A 协议将弹性代理连接到 Gemini Enterprise
为 Elasticsearch 改进代理人工智能工具的实验
如何在 AWS Marketplace 上部署 Elasticsearch
AutoOps：简化自我管理 Elasticsearch 管理的旅程
您的第一个弹性代理：从单一查询到人工智能驱动的聊天
利用 Elasticsearch 构建人工智能代理工作流
作为代码的弹性开放式网络爬虫
Elasticsearch 的 ES|QL 编辑器体验与 OpenSearch 的 PPL 事件分析器对比
介绍用于 Elasticsearch Ruby 客户端的 ES|QL 查询生成器
矢量搜索过滤：保持相关性
Elasticsearch 分片和副本：实用指南
如何显示 Elasticsearch 索引的字段
人工智能驱动的仪表盘：从设想到 Kibana
揭开独特模式的面纱：Elasticsearch 中重要术语聚合指南
使用 JavaScript、Mastra 和 Elasticsearch 构建代理 RAG 助手
在 Logstash 中使用 Ruby 脚本
如何在 GCP GKE Autopilot 上部署 Elasticsearch。
将 Azure LLM 函数与 Elasticsearch 结合使用，获得更智能的查询体验
模型上下文协议（MCP）的现状
混合搜索重温：在 Elasticsearch 中引入线性检索器！
显示 Elasticsearch 索引中的字段
使用 Quepid 创建判断列表
将 Spring AI 和 Elasticsearch 作为矢量数据库
正确使用 JavaScript 的 Elasticsearch，第二部分
如何优化 Elasticsearch 磁盘空间和使用率
正确使用 JavaScript 的 Elasticsearch，第一部分
如何配置 Elasticsearch 索引中的副本数量
将嵌入映射到 Elasticsearch 字段类型：semantic_text、dense_vector、sparse_vector
从索引中排除 Elasticsearch 字段
从 Elasticsearch 文档中删除字段
如何在 Elasticsearch 中连接两个索引
了解 Elasticsearch 评分和解释 API
Elasticsearch 中的索引模板：如何使用可组合模板
通过两个字段进行 Elasticsearch 搜索
使用 LangGraph 和 Elasticsearch 构建 RAG 工作流程
如何在使用案例中实施更好的二进制量化 (BBQ)
Elasticsearch 堆大小使用情况和 JVM 垃圾收集
如何增加 Elasticsearch 中的主分区数量
Elasticsearch BBQ 与 OpenSearch FAISS：矢量搜索性能比较
如何在不同版本的 Elasticsearch& 集群之间迁移数据
用于谷歌云 Vertex AI 平台原生落地的 Elasticsearch 向量数据库
加速合并 HNSW 图表
使用 ML 生成过滤器和切面
在 Elasticsearch 中使用 Amazon Nova 模型
使用模型上下文协议将代理连接到 Elasticsearch
如何使用我们的同义词 API 自动生成和上传同义词
扩展 Elasticsearch 中的后期交互模型 — 第 2 部分
利用英伟达™（NVIDIA®）探索 Elasticsearch 中的 GPU 加速矢量搜索：第一章
如何通过 Airbyte 将数据导入 Elasticsearch
利用 Elasticsearch 构建多模式 RAG 系统：高谭市的故事
管理 Elasticsearch Serverless 项目的人工智能代理
如何通过 LlamaIndex 向 Elasticsearch 采集数据
Spotify Wrapped 第 2 部分：数据分析和可视化
将 Ollama 与推理应用程序接口结合使用
Lucene 中的并发错误：如何修复乐观并发故障
矢量搜索简介
在本地使用 Ollama 和 Kibana 测试 DeepSeek R1 的 RAG 功能
分面搜索：利用人工智能改进搜索范围和结果
如何通过 Apache Airflow 将数据采集到 Elasticsearch
Lucene 包裹 2024
Lucene 错误大冒险：修复索引损坏异常
如何通过 Kafka 向 Elasticsearch 摄取数据
如何将 Ruby 应用程序从 OpenSearch 迁移到 Elasticsearch
实时日志，顺利使用：Elasticsearch 新推出的专用 logsdb 索引模式
如何使用用于微软语义内核（Microsoft Semantic Kernel）的Elasticsearch矢量存储连接器进行人工智能代理开发
如何在电子商务产品目录中使用混合搜索
语义搜索的实现：使用 Elasticsearch 构建食谱搜索
使用 Kibana 将地理空间数据输入 Elasticsearch，以便在 ES|QL 中使用
使用 Blazor 和 Elasticsearch 构建搜索应用
LangChain4j 使用 Elasticsearch 作为嵌入存储
使用模拟和真实 Elasticsearch 测试 Java 代码
引入 LangChain4j 以简化 LLM 与 Java 应用程序的集成
如何通过 Apache Camel 向 Elasticsearch 采集数据
高级 RAG 技术第 2 部分：查询和测试
高级 RAG 技术第 1 部分：数据处理
使用 ES|QL 进行 Elasticsearch 地理空间搜索
利用 Elasticsearch 和 LlamaIndex 保护 RAG 中的敏感信息和 PII 信息
评估搜索相关性第一部分 —— BEIR 基准测试
Elasticsearch 与 OpenSearch：向量搜索性能比较
向量相似性测量和评分
Elasticsearch .NET 客户端的演变：从 NEST 到 Elastic.Clients.Elasticsearch
使用 LlamaIndex、Elasticsearch 和 Mistral 的 RAG（检索增强生成
从 ES|QL 到 PHP 对象
人工智能剽窃利用 Elasticsearch 检测剽窃行为
了解 Lucene 中的标量量化
使用 Elasticsearch 和 Go 进行混合搜索来打地鼠
使用 Elasticsearch Go 客户端在 Elasticsearch 中执行矢量搜索
使用 Elasticsearch Go 客户端执行文本查询
使用 Elasticsearch 进行词法和语义搜索
开源 sysgrok - 用于分析、理解和优化系统的人工智能助手
利用 Elasticsearch 中的 NLP 和向量搜索增强聊天机器人功能
无状态--使用 Elasticsearch 查找的新状态
使用向量场进行文本相似性搜索
实施学术论文：从 Elasticsearch 和 Lucene 中汲取的经验教训

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Cohere
Jina AI
Microsoft Azure AI Services
Hugging Face
Vectorize.io
OpenAI
Red Hat Openshift
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Alibaba Cloud
Aryn.ai
NVIDIA
Google Vertex AI
LangChain
Mistral
Amazon Bedrock

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安全策略生成器
会议摘要助手
自定义 Elastic Crawl4AI 连接器
为评估数据生成种子索引
技术发现助手
将警报上下文翻译为目标语言
首席信息安全官事件摘要
为评估生成测试用例
谈判助手
资产库存图
分析安全案例
从种子索引扩展评估数据集

作者

Elasticsearch Labs 是开发人员学习如何轻松利用 Elasticsearch 构建高级搜索体验（包括生成式人工智能、嵌入模型、重排序功能等）的一站式目的地。

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