Elastic:DevRel 通讯 — 2026 年 1 月

作者:来自 Elastic DevRel team

来自 Elastic DevRel 团队的问候!在本期通讯中,我们介绍了首批 Elastic Jina models、免费按需培训、最新博客和视频,以及即将举办的活动。

新内容概览

Elasticsearch 和 Elastic Stack 9.2 版本带来了:

  • Elastic Agent Builder :一个新的 LLM 驱动框架,帮助开发者构建自定义 AI agents,通过对话接口从 Elasticsearch 提供合适的 context。这简化了与 relevance 和 agentic 自动化相关的工作流程

  • Streams(AI 驱动日志摘要)自动解析、压缩并提取非结构化日志中的洞察,帮助 SRE 加快调查速度并降低运维开销。

  • Elasticsearch Query Language( ES|QL )增强功能:包括智能 lookup joins(跨多个字段的 enrichment,包括 <、>、!= 比较,以及远程集群)和 Discover 中的原生 time series 分析 ------ 例如 RATE、TBUCKET 和 *_OVER_TIME 可直接在 UI/queries 中使用。

  • 新创建的 indices 默认将向量排除在 _source 外,减少存储开销,并通常提升索引性能。

  • 通过 DiskBBQ 提升 vector search 效率一种新型 vector index 存储和检索方法,可直接从磁盘读取紧凑 clusters,无需将完整 indices 加载到内存中,显著降低内存使用。性能基准显示,即使在内存紧张情况下延迟也低于 20 ms。

ELSER 和 Jina models :用于 sparse 和 dense embeddings,通过 Elastic Inference Service( EIS )提供。可直接在 Elastic Cloud Serverless 中通过 .elser-2-elastic.jina-embeddings-v3 推理 endpoints 访问。这些 EIS 模型生成 embeddings 并执行向量搜索,采用按需付费计划(按百万 tokens 计费),无需设置 ML 节点。

借助 EIS 提供的 Jina model 并使用 semantic_text,多语言语义搜索变得更简单且成本可预测。创建用于基于 dense vectors 的 semantic search 场景的索引非常直接(无需设置 model):

复制代码
PUT inventory
{
 "mappings": {
   "properties": {
     "item": {
       "type": "semantic_text",
       "inference_id": ".jina-embeddings-v3"
     }
   }
 }
}

提示 :如果你不使用 EIS,你可以参考文章 "Jina-VLM:小型多语言视觉语言模型" 来获取在线由 JINA AI 所提供的 embeddings:

复制代码
PUT _inference/text_embedding/jina_embeddings 
{
    "service": "jinaai",
    "service_settings": {
        "api_key": "${JINA_API_KEY}", 
        "model_id": "jina-embeddings-v3"
    }
}

你需要在 https://api-beta-vlm.jina.ai 上申请 JIAN API key。

添加数据无需任何额外的网络往返请求;所有操作都由 Elasticsearch 和 EIS 在后台处理:

复制代码
POST inventory/_bulk?refresh=true
{ "index": { } }
{ "item": "cherries 🍒" }
{ "index": { } }
{ "item": "train 🚆" }
{ "index": { } }
{ "item": "bananas 🍌" }
{ "index": { } }
{ "item": "computer 💻" }
{ "index": { } }
{ "item": "apple 🍎" }
{ "index": { } }
{ "item": "framboises 🍓" }
{ "index": { } }
{ "item": "der Apfel 🍏" }
{ "index": { } }
{ "item": "tomato 🍅" }
{ "index": { } }
{ "item": "das Auto 🚗" }
{ "index": { } }
{ "item": "bicycle 🚲" }
{ "index": { } }
{ "item": "naranjas 🍊" }

然后,执行多语言 semantic search:

复制代码
POST inventory/_search
{
 "query": {
   "match": {
     // stands for "fruit" in Spanish
     "item": "frutas"
   }
 }
}

返回的结果包括 cherries、naranjas、bananas、framboises、apple、der Apfel 和 tomato:

复制代码
 "hits": {
   "total": {
     "value": 11,
     "relation": "eq"
   },
   "max_score": 0.67841315,
   "hits": [
     {
       "_index": "inventory",
       "_id": "8EtNK5sBRerpcHC7zVrq",
       "_score": 0.67841315,
       "_source": {
         "item": "cherries 🍒"
       }
     },
     {
       "_index": "inventory",
       "_id": "-ktNK5sBRerpcHC7zVrr",
       "_score": 0.63476694,
       "_source": {
         "item": "naranjas 🍊"
       }
     },
   
  {
       "_index": "inventory",
       "_id": "8ktNK5sBRerpcHC7zVrr",
       "_score": 0.6138144,
       "_source": {
         "item": "bananas 🍌"
       }
     },
     // more results

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原文:https://www.elastic.co/blog/devrel-newsletter-january-2026

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