Elastic 8.15:更好的语义搜索、新的 OTel 分布、SIEM 数据导入

作者:来自 Elastic Brian Bergholm

今天,我们很高兴地宣布 Elastic 8.15 正式发布。

有什么新功能?

8.15 版本包含大量新功能,包括更多工具来优化相关性、增强模型的灵活性和改进向量搜索,以及在 AI 驱动的安全分析方面的进步,使得自定义 SIEM 数据的采集在几分钟内就能完成。继将 Elastic Common Schema (ECS) 和 Universal Profiling 捐赠给 OpenTelemetry (OTel) 项目后,8.15 还包括通过 OTel 收集器分发迁移到 OTel 优先数据架构的下一个重要里程碑。各解决方案的其他亮点包括以下内容。

Elastic Search 可帮助开发人员在业界使用最广泛的向量数据库上实现 AI 搜索应用,并提供开箱即用的语义搜索和生成 AI 功能。

  • 了解如何通过语义文本和重新排名(reranking)轻松将语义搜索融入你的搜索体验、学习排名(Learning tp Rank)和查询规则(query rules)的正式发布 (GA)、Elasticsearch inference API 的技术预览(适用于其他第三方提供商,包括 Google AI/Vertex AI、Mistral 和 Amazon Bedrock)等,请参阅 Elastic Search 亮点博客或 8.15 发行说明。

Elastic Observability 将指标、日志和跟踪转换为可操作的 IT 洞察,以统一整个数字生态系统的可观察性。

  • 请参阅 Elastic Distribution for OpenTelemetry Collector 的技术预览、原生 OTLP 分析支持、Elastic AI Assistant 增强功能的正式发布(例如带有 Gemini 1.5 Pro 模型连接器的 Google Vertex)、Azure Open AI 的 LLM 可观察性的正式发布,以及 Elastic Observability 亮点博客或 8.15 发行说明中的更多内容。

Elastic Security 通过 AI 驱动的安全分析实现 SecOps 现代化,从而加速威胁检测、调查和响应。

  • 阅读有关自动导入的技术预览,它使用生成式 AI 自动开发自定义数据集成,Elastic AI Assistant 的新 API 的 正式发布,可促进跨自定义工作流的自动化和决策指导,扩展的 LLM 选项的正式发布,包括 Google 的 Gemini 1.5 Pro 和 Flash LLM,以及 Elastic Security 亮点博客或 8.15 发行说明中的详细信息。

Elastic Search AI 平台结合了搜索的精确性和 AI 的智能性。所有用户,无论使用情况如何,都可以从核心增强功能中受益。

  • 阅读有关跨集群搜索 (CCS) 中的几项增强功能的正式发布、Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 中增强功能的正式发布、Kibana 中许多 ES|QL UX 增强功能的正式发布、几项新机器学习功能的正式发布、Logstash 的各种功能的正式发布等,请参阅 Elasticsearch 平台亮点博客或 8.15 发行说明。

立即开始

准备好开始了吗? Elastic 8.15 现已在 Elastic Cloud 上推出 --- Elasticsearch 托管服务,包含最新版本的所有新功能。

本文中描述的任何特性或功能的发布和时间均由 Elastic 自行决定。任何当前不可用的特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。

原文:Elastic 8.15: Enhanced semantic search and new SIEM data import | Elastic Blog

相关推荐
救救孩子把1 分钟前
AI面试八股文-01_1-LLM基础概念(Token-上下文窗口-幻觉)
人工智能·面试·职场和发展·llm·token
ADAI_Bowen4 分钟前
渲境AI实测:当AI尝试扛起建筑效果图的交付压力
大数据·人工智能
yi0114 分钟前
DAY27: LeetCode 110. 平衡二叉树 | 在递归中判断是否平衡
人工智能·笔记·python·算法·leetcode·二叉树·递归
Sammyyyyy5 分钟前
jev-ultrafast 实战:浏览器操作代理加本地 AI 网关,把云控制台配置做成自动化流水线
运维·人工智能·自动化·ai编程·servbay
狂师6 分钟前
爆火!新一代e2e AI测试框架,单日狂揽1500 star
前端·人工智能·测试
米小虾7 分钟前
随机基线都打不过:为什么一整代视觉 Token 压缩方法在混合线性注意力上集体失效
人工智能
米小虾7 分钟前
一条 rollout 的两种死法:RLVR 的学习信号漏在哪,怎么补
人工智能
yychen_java15 分钟前
第十二篇:完整项目实战——构建可验证的能源智能运维 Agent 中枢
运维·人工智能·能源
loulanyue_19 分钟前
蚂蚁集团AI Native研发实践:从面向人类到面向Agent的下一代技术架构演进——读平台技术事业群总架构师黄挺2026云栖专场演讲
人工智能·大模型·软件架构·蚂蚁集团
HAHAXX821 分钟前
影刀AI点数是怎么消耗的?拆解消耗规则 + 成本优化实战
人工智能·rpa