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EDB EPAS 通过 PostgreSQL 连接器同步数据到 Elasticsearch作者：来自新智锦绣靳海峰PostgreSQL 通过 Connector 连接 Elasticsearch 的主要作用是实现关系型数据库与搜索引擎之间的数据同步，将 PostgreSQL中的数据实时或准实时地复制到 ES 中，以利用 ES 强大的全文检索和分析能力。EDB EPAS 除了其高级功能外，原生完全兼容 postgresql。所以通过 Elastic Integrations 中的 PostgreSQL Connector 是可以实现 EDB 与 ES 的数据连接与同步的。

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ES|QL 在 9.2：智能查找连接和时间序列支持作者：来自 Elastic Tyler Perkins, Kostas Krikellas 及 Julian Kiryakov

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Elastic 与 Accenture 在 GenAI 数据准备方面的合作作者：来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Rekha Thangellapalli

Elasticsearch经典面试题案例分析系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用 ES 做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有 id 这些字段我们放入 ES 索引库里，可以提高查询速度。

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稀土抑烟剂在PVC材料中的应用：提升安全与环保PVC（聚氯乙烯）材料因其优异的性能被广泛应用于建筑、家居、电气等领域，但在火灾发生时，它们会释放大量有毒气体和烟雾，威胁人们的健康与安全。为了改善这一问题，稀土抑烟剂作为一种新型添加剂，逐渐成为PVC制品中的关键安全元素。

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用 Elasticsearch 构建一个 ChatGPT connector 来查询 GitHub issues作者：来自 Elastic Tomás Murúa学习如何构建自定义 ChatGPT connector，并部署一个使用混合搜索来查询内部 GitHub issues 的 Elasticsearch MCP server。

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Elasticsearch：在隔离环境中安装 ELSER 模型在我之前的文章 “Elasticsearch：部署 ELSER - Elastic Learned Sparse EncoderR”，我描述了如何安装 ELSER 模型。在今天的文章中，我来讲讲如何在隔离的环境中安装 ELSER 模型。如果你在有网路的情况下，最容易安装 ELSER 的方法是是使用 inference API。我们可以通过如下的方式来进行。为了测试的方便，我们可以使用如下的方法来删除已经安装好的 ELSER 模型：

Elasticsearch深度实战：从分布式原理到生产环境踩坑全记录核心技术点：分布式架构的底层原理、索引性能优化实战、集群调优与故障排查很多人把Elasticsearch当成一个黑盒搜索引擎，这是最大的误解。Elasticsearch的核心价值在于其分布式架构，但不理解这个架构，就会踩遍所有的坑。

爱跑步的程序员~

Elasticsearch倒排索引Elasticsearch是建立在全文搜索引擎库Lucene基础上的搜索引擎，它隐藏了Lucene的复杂性，取而代之的提供了一套简单一致的RESTful API。Elasticsearch的倒排索引，其实就是Lucene的倒排索引。

ES 服务编排利器--INFINI CloudINFINI Cloud 是极限科技公司的一款 ES 服务编排产品，能帮助用户在 K8S 环境中发布、编排 ES 服务，利用云原生技术的优势提升资源利用率、动态调度、简化运维。

邮件归档与全文检索利器Bichon本文软件由网友 P家单推人推荐；什么是 Bichon ？Bichon 是一个用 Rust 编写的轻量级、高性能的电子邮件归档系统，并提供了一个现代化的 WebUI。它的主要功能是从 IMAP 服务器同步您的电子邮件，为它们建立索引以实现快速的全文搜索，并提供一个 REST API 以便进行编程访问。不同于常规的邮件客户端，Bichon 专注于邮件的历史归档和搜索，而不是实时收发。它作为一个独立的服务器应用，可以持续同步您配置的邮件账户，并维护一个可搜索的本地副本。

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使用 LangChain 和 Elasticsearch 开发一个 agentic RAG 助手作者：来自 Elastic Kirti Sodhi学习如何使用 LangChain 和 Elasticsearch 构建一个 agentic rag 新闻助手，通过自适应路由来回答关于文章的查询。

【ELasticsearch】索引字段设置 “index”: false 的作用在上一篇博客《【Elasticsearch】动手创建一个索引》中，我们了解到可以通过设置 "index": false，让索引字段禁止被搜索。

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使用 A2A 协议和 MCP 在 Elasticsearch 中创建一个 LLM agent 新闻室：第二部分作者：来自 Elastic Justin CastillaAgent Builder 现在作为技术预览版提供。使用 Elastic Cloud 试用即可开始，并在这里查看 Agent Builder 文档。

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开始使用 Elastic Agent Builder 和 Microsoft Agent Framework作者：来自 Elastic Jonathan Simon逐步讲解如何使用 Elastic Agent Builder 创建一个 agent 的完整流程，然后探索如何通过由 Microsoft Agent Framework 编排的 A2A 协议来使用该 agent。

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在 Elasticsearch 中实现带可观测性的 agentic 搜索以自动调优相关性作者：来自 Elastic Craig Angulo 及 James Williams学习如何在 Elasticsearch 中实现 agentic 搜索，以根据记录的用户数据自动训练相关性模型。

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Elasticsearch：Microsoft Azure AI Foundry Agent Service 中用于提供可靠信息和编排的上下文引擎作者：来自 Elastic Greg Crist Matt Ryan大型语言模型（LLMs）和 agentic 应用的兴起，有望改变企业工作流程。然而，核心挑战依然存在：我们如何确保这些强大的 agent 基于企业专有数据生成准确、相关且可信的响应，而不仅仅依赖其通用训练知识？答案就在于 grounding（有根有据） —— 将 LLM 连接到经过验证、可信且最新的信息。

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Elasticsearch：如何创建知识库并使用 AI Assistant 来配置 slack 连接器在我们之前的文章 “Elasticsearch：如何创建知识库并使用 AI Assistant 来配置连接器”里，我展示了如何使用知识库来帮助我们配置混元大模型连接器。在今天的文章中，我们将展示如何使用 AI Assitant 来帮助我们配置 slack 连接器，并在实际的工作中来使用它。如果大家对配置 Slack 连接器还不是很熟的话，请参考我之前的文章 “Elastic：使用 ElastAlert 发送 Slack 通知”。我们知道 Slack 是一个应用非常广泛的聊天及通知软件。在我们实际的工作中非

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稀土抑烟剂：为电子电气设备外壳提供“安全屏障”为什么PVC外壳需要抑烟？现代电子电气设备广泛采用PVC等塑料作为外壳材料。这类材料在遇火或高温时容易燃烧，并产生大量烟雾和有毒气体，存在显著的安全隐患。为了降低这些风险，抑烟技术显得尤为重要。抑烟剂作为一种能够有效减少材料燃烧过程中烟雾的添加剂，其在PVC外壳中的应用，不仅可以有效抑制烟雾，还能提升阻燃性能，成为保障安全的一道屏障。

全文检索ElasticSearch实战本课程以微服务分布式架构为基础，阐述全文检索基础知识、ElasticSearch组件、数据分析与可视化平台Kibana、ElasticSearch微服务、Spring Data ElasticSearch微服务等实用技术，讲述企业级全文检索ElasticSearch开发技术栈知识。