全文检索

Elasticsearch 到 Easysearch 数据迁移 5 种方案选型实战总结在将云端 Elasticsearch 数据迁移到本地 Easysearch（INFINI Easysearch）的过程中，我们评估了 5 种常见的迁移方案，最终确定了 3 种可行方案。

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Elasticsearch 推理 API 增加了开放的可定制服务作者：来自 Elastic Jonathan Buttner学习如何利用新的自定义服务集成，通过 Elasticsearch 开放推理 API 实现无缝的 REST API 模型集成。

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根据用户行为数据中的判断列表在 Elasticsearch 中训练 LTR 模型作者：来自 Elastic Alexander Dávila学习如何使用 UBI 数据创建判断列表，以在 Elasticsearch 中自动化训练你的 LTR 模型。

出境旅游业务流程申请经营出境旅游业务，应当向国务院旅游行政主管部门或者其委托的省、自治区、直辖市旅游行政管理部门提出申请。不过，自政策调整后，文旅部门对新增出境旅游业务备案的实际操作趋于审慎，新增通道实质上已暂停较长时间，但理论上仍可按规定流程申请设立。

柳贯一(逆流河版)

ElasticSearch 实战：全文检索与数据聚合分析的完整指南在大数据时代，传统关系型数据库难以满足 “海量数据快速全文检索” 与 “多维度聚合分析” 的需求 —— 例如电商平台需在百万级商品中秒级匹配 “红色连衣裙显瘦” 这类模糊查询，或实时统计 “各品牌商品销量 TOP10”“用户地域分布” 等维度数据。ElasticSearch（简称 ES）作为开源分布式搜索引擎，基于 Lucene 核心实现了 “近实时全文检索” 与 “灵活聚合分析” 能力，已成为日志分析、电商搜索、监控告警等场景的核心技术。本文将从原理到实战，带你掌握 ES 全文检索的核心机制与聚合分析的

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Simple MCP Client - 连接到 Elasticsearch MCP 并进行自然语言搜索在我之前的文章 “将 agents 连接到 Elasticsearch 使用模型上下文协议 - docker”，我展示了如何使用 Claude Desktop 来连接到 Elasticsearch MCP 并进行自然语言查询。由于一些原因，Claude Desktop 对中国的很多的开发者并不可用。我在另外的一篇文章 “如何在 vscode 里配置 MCP 并连接到 Elasticsearch” 里详述了如上在 vscode 里配置并连接到 Elasticsearch MCP 服务器。在今天的文章中，我讲

Codebuddy 实现：云端 Elasticsearch 到本地 Easysearch 跨集群迁移 Python 小工具一个企业级索引迁移解决方案项目背景与挑战系统架构设计核心技术实现使用指南实战案例总结与展望在企业级搜索应用中，我们面临着一个典型但具有挑战性的迁移场景：

中文分词技术全解析中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。表面上看，分词其实就是那么回事，但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的，同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。

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如何减少 Elasticsearch 集群中的分片数量作者：来自 Elastic Alex Salgado在本综合指南中了解 Elasticsearch 分片如何影响集群性能，包括如何获取分片数量、更改默认值以及在需要时减少分片数量。

《黑马商城》Elasticsearch基础-详细介绍【简单易懂注释版】目录一、Elasticsearch011.初识elasticsearch1.1.认识和安装1.1.1.安装elasticsearch

iBizModel 全文检索体系（PSSYSSEARCHSCHEME）模型详解全文检索是现代企业信息系统中的核心功能之一，它支持高效、灵活的文本搜索和数据查询。iBizModel作为全面的模型体系，提供了完整的全文检索模型体系，涵盖了从检索体系定义到具体文档、属性和实体映射的全流程。本文将详细介绍iBizModel全文检索模型体系的应用场景、模型管理图例和建模DSL，帮助您深入理解并应用这一强大功能。

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Elasticsearch：使用推理端点及语义搜索演示在今天的文章中，我来详细描述如上在 Elasticsearch 中使用推理端点，并展示进行语义搜索的。更多阅读，请参阅 “Elasticsearch：Semantic text 字段类型”。在本次展示中，我讲使用 Elastic Stack 9.1.4 版本来进行展示。

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在 Elasticsearch 中改进 Agentic AI 工具的实验作者：来自 Elastic Sean Story了解我们如何通过结合线性检索器、混合搜索和 semantic_text，通过迭代实验改进 Elasticsearch 中的 AI agent 工作流，以实现可扩展的 RAG 优化。

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AutoOps：简单的 Elasticsearch 集群监控与管理现已支持本地部署作者：来自 Elastic Ori Shafir, Jordi Mon Companys继 2024 年 11 月广泛采用的 Elastic Cloud Hosted AutoOps 之后，我们很高兴宣布，AutoOps 现在可用于自管理集群，为你的本地或私有托管环境带来简化的集群管理，包括实时问题检测、性能优化建议和资源利用洞察。

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AutoOps：简化自管理 Elasticsearch 的旅程作者：来自 Elastic Ori Shafir探索 AutoOps 用于自管理 Elasticsearch。我们将展示它的价值、如何设置，以及它提供的洞察。

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Elasticsearch MCP 服务器：与你的 Index 聊天访问外部知识在提升 LLM 响应能力的现代 AI 工作流中起着关键作用。但高效管理 context、确保 AI agents 之间的通信，以及扩展工具以协同工作并非易事。这就是 Model Context Protocol (MCP) 的作用所在。

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CI/CD 流水线与 agentic AI：如何创建自我纠正的 monorepos作者：来自 Elastic Pablo Pérez Hidalgo我们团队如何将 GenAI 引入 CI 流水线，以创建自我纠正的 pull requests，自动化更新大型 monorepos 中数百个依赖项

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理解 Elasticsearch 中的分块策略作者：来自 Elastic Alexander Dávila学习 Elasticsearch 中文档分块的基础知识，比较不同的分块策略，并了解你的分块选择如何影响搜索质量和相关性。

头歌Educoder答案 Lucene - 全文检索入门任务描述本关任务：使用lucene完成索引库的创建。相关知识如果你还没有接触过Lucene，那么强烈建议你查看背景知识了解Lucene的基础知识和开发环境的配置，如果你已经学习过Lucene那么你可以根据下列知识尝试完成本关任务。

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使用 Elasticsearch 构建 AI Agentic 工作流作者：来自 Elastic Anish Mathur 及 Dana JuratoniElasticsearch 与行业领先的 Gen AI 工具和服务商有原生集成。查看我们的网络研讨会，了解如何超越 RAG 基础，或使用 Elastic 向量数据库构建可投入生产的应用。