2026 Elastic Meetup 广州站活动，由 Elastic、新智锦绣联合举办，现诚邀广大技术爱好者及开发者参加。
活动时间
2026年5月23日 13:30-18:00
活动地点
广州市荔湾区沙面北街53号，广东胜利宾馆1楼维多利亚厅
报名方式
8181722436173.huodongxing.com/event/38544…
特别提示
请报名成功后，扫码加入本次活动群
活动流程
13:30-14:00 入场
14:00-15:00 主题演讲：《Elasticsearch 向量搜索及 AI Agents》
讲师：Elastic 社区首席布道师 —— 刘晓国
现为 Elastic 社区首席布道师。新加坡国立大学硕士，西北工业大学本硕。曾就职于新加坡科技，康柏电脑，通用汽车，爱立信，诺基亚，Linaro 非营利组织 (Linux for ARM)，Ubuntu，Vantiq 等企业。从事过电脑设计，汽车电子，计算机操作系统，通信，云实时事件处理等行业。从爱立信开始，诺基亚，Ubuntu 到现在的 Elastic 从事社区工作有将近20年的经历。喜欢分享自己所学到的知识。帮助别人就是帮助自己。希望和大家一起分享及学习。欢迎大家来参阅 Elastic 官方中文博客 elasticstack.blog.csdn.net
议题介绍：
详细介绍 Elasticsearch 向量搜索及最新的进展。使用具体的例子来展示如何使用向量（稀疏向量，密集向量）搜索来进行语义搜索， 使用 AI Assistant 对数据进行分析，MCP，Playground 及 使用最新的 AI agents builder 轻松地创建自己的 Agents。AI agent builder 为 agents 提供更多的上下文，从而更加快速而准确地搜索到我们想要的结果。
15:00-15:40 主题演讲**：《易捷问数+ Elastic ：从数据底座到 AI 认知的跨场景智能化实现》**
讲师：新智锦绣资深 AI 架构师 —— Luke Azmat Ablat
AI 解决方案架构师，专注于 Elasticsearch 在 AI 领域的创新应用。ES 维吾尔文，藏文分词插件以及 Kibana MCP 服务模块作者，主导 Newmind AI 软硬件解决方案企业落地，提升数据洞察效率。积极推动 ES 复杂混合搜索与 AI 场景的深度融合，助力企业构建高效 AIOps 解决方案。
议题介绍：
易捷问数 NewmindEx AI 以 Elastic 为核心数据底座与计算引擎，融合大语言模型（LLM）的语义理解与 Elasticsearch 强大的搜索聚合能力，为 SOC 安全运营场景提供全方位的告警溯源调查与数据感知能力。
本议题将探讨如何借助 AI 驱动的智能分析，深度挖掘安全事件、快速还原攻击链路与链路追踪，让安全团队摆脱传统手动查询日志、逐条比对指标的低效模式，真正实现从"人找威胁"到" AI 发现威胁"的转变。
15:40-16:10 茶歇+合影
16:10-16:50 主题演讲**：《网易互娱基于 Kibana 的数据可视化平台：建设实践与技术沉淀》**
讲师：资深开发工程师 —— 张哲
负责网易互娱大数据部门 ES 内核及 ELK 平台建设，推动 ES 架构演进与性能成本优化。深度参与 Flink 实时计算及数据湖技术底座建设。
议题简介：
在网易互娱我们统一承载着全业务部门 PB 体量的 ES 数据，为高效洞察海量数据支撑业务，Kibana 在内部扮演着至关重要的可视化与分析的核心角色。本次分享将聚焦于我们在此规模下的 Kibana 平台建设历程，系统性地分享我们在产品化应用与核心技术实践方面的积累。 本次分享将从产品应用与技术架构两个维度展开：
- 产品应用层面：
- 解析 Kibana 在网易互娱内部支撑的主要业务场景与应用模式
- 分享我们对 Kibana 8 核心功能的探索、评估与集成应用实践
- 对标 Kibana 主流竞品，阐述在我们特定业务环境下的 Kibana 的价值定位
- 技术架构与平台建设层面：
- 介绍支撑内部 PB 体量ES 数据的 ELK 技术栈整体架构设计
- 详述我们全新设计的 Kibana 网关后端，成功实现从 Kibana 6 到 Kibana 8 的平滑迁移的挑战与技术方案，以及未来演进到 Kibana 9 的方案设计
- 分享我们在 Kibana 元数据规范化管理及可观测性体系建设方面的工程化实践
16:50-17:30 主题演讲**：****《智能体查询 ES 库的探索与实践：通过 API 封装实现自然语言数据查询》**
讲师：高级算法工程师 —— 杨俊波
负责大模型应用与智能体系统架构设计，深耕 NLP 算法工程化与知识检索增强（RAG）技术落地。主导构建了面向企业数据的多智能体查询平台 DataAgents，专注于通过 Plan-and-Execute 架构解决复杂数据查询任务，推动 LLM 在企业数据接口层的产品化应用。在智能体任务规划、意图理解、多步骤推理等领域有丰富的工程实践经验。
议题简介：
本次分享将介绍如何通过 AI 智能体封装企业现有的 ES 数据 API（XDP 数据平台），实现自然语言驱动的数据查询能力。在技术方案层面，将系统阐述面向数据查询的 Agent 架构设计，采用 Plan-and-Execute 模式将复杂查询任务分解为规划、执行、验证的闭环流程，解决意图理解、参数生成、结果解读等核心难题。在工程实践层面，将分享如何通过智能体层封装底层数据接口，包括智能筛选策略决策（结构化字段匹配 vs 关键词检索）、基于向量库的实体识别与关键词召回、LEO 表达式生成等企业级落地方案。同时也会探讨 API 封装模式的优势与局限，以及在查询合法性校验、超时熔断、错误自诊断等方面的鲁棒性建设经验。最后将展示美妆行业真实业务场景的应用效果，验证非技术人员通过自然语言自助分析数据的可行性与价值。
