Elasticsearch

作者：来自 Elastic 李捷 xxx：“ES已死，#¥%@#¥……¥” 我：？？？ 最近，某厂商发了一堆公关文章，翻来覆去地炒作 “ES 已死”，“放弃 ES”。这哪是什么正经的技术文章，说白了就

作者：来自 Elastic Alex Salgado 学习如何构建一个多模态检索增强生成 (RAG) 系统，该系统集成文本、音频、视频和图像数据，以提供更丰富的、具有上下文的信息检索。 在这篇博客中，

作者：来自 Elastic Han Xiang Choong 仅靠向量搜索无法考虑时间、空间或意图，限制了其有效性。值得庆幸的是，解决方案在于将 Elastic 的传统搜索功能与智能体驱动的 LLMs

虽然检索增强生成（RAG）在 2023 年占据主导地位，但代理工作流正在推动 2024 年的巨大进展。智能体的使用为构建更强大、稳健且多功能的 大型语言模型（LLM）应用程序开辟了新的可能性。其中一种

作者：来自 Elastic Tamarian Del Conte 因其卓越的防护性能、卓越的性能表现以及极低的误报率而获奖。 Elastic Security 荣获 AV-Comparatives 2

作者：来自 Elastic Leanne Link 电信行业一直站在创新与互联的前沿，常常为客户的数字体验设定高标准和期望。如今，随着 AI 逐渐超越流行词的阶段，电信行业的领导者们正稳步将 AI 融

作者：来自 Elastic Joe DeFever 不会，但它正在从根本上改变这些工作。 生成式 AI (GenAI) 正迅速成为日常安全工作流程中的一个重要组成部分。那么，它是合作伙伴还是竞争对手？

作者：来自 Elastic TiagoQueiroz 我们在 Elastic 一直努力将更多 Linux 发行版添加到我们的支持矩阵中，现在 Elastic-Agent 和 Beats 已正式支持 D

作者：来自 Elastic Jeffrey Rengifo 了解如何使用 Python 在 Elasticsearch 中索引和搜索 Google BigQuery 数据。 BigQuery 是 Go

作者：来自 Elastic Kathleen DeRusso 语义文本搜索变得更加强大，现已原生支持 match、knn 和 sparse_vector 查询。这让我们能够保留语义查询的简洁性，同时提

作者：来自 Elastic Michael Supangkat 了解如何在 Elastic Cloud 中，通过使用 LLM 生成的词汇，为搜索应用增强自动补全功能，实现更智能、更动态的搜索建议。 自

作者：来自 Elastic Alexis Charveriat 使用 Elasticsearch 服务计费集成来跟踪、定制和提醒 Elasticsearch 服务费用。 监控和管理你的Elastics

作者：来自 Elastic  Fram Souza 由自然语言驱动的 AI 代理，可轻松管理 Elasticsearch Serverless 项目 - 支持项目创建、删除和状态检查。 这个小型命令行

作者：来自 Elastic Agi K Thomas 及 Daniela Tzvetkova Elastic 针对可观察性增强的 Amazon Bedrock 集成现在包括 Guardrails 监控

作者：来自 Elastic Thomas Neirynck 从 8.13 到 8.17，数据出现在仪表板上的等待时间提高了 40%。这些改进在我们的综合基准测试环境和真实用户云环境中收集的指标中都得到

作者：来自 Elastic piotrprz 在创建应该使用 Elasticsearch 进行搜索、数据聚合或 BM25/vector/search 的软件时，创建至少少量的集成测试至关重要。虽然 “

作者：来自 Elastic AndersonQ 让我们以不同的方式看待可观察性，并使用我们最喜欢的工具来监控我们的游戏性能。今天，我们将探讨如何使用 Elastic Agent 来监控 Steam D

作者：来自 Elastic David Hope 了解 500 多位决策者对 OpenTelemetry 采用、GenAI 集成和 LLM 监控的看法 — — 这些见解在 Elastic 的 2025

作者：来自 Elastic Benjamin Trent 通过我们的 ACORN-1 算法实现，探索我们对 Apache Lucene 中的 HNSW 向量搜索所做的改进。 多年来，Apache Lu

作者：来自 Elastic Trevor Blackford Logstash 是一个强大的工具，可以从各种来源提取、转换和传送数据。对 Logstash 的可见性对于优化性能和解决与数据提取相关的问