Elasticsearch 中文社区的转型后,搜索人怎么破局?

简介: Elasticsearch 中文社区的转型后,搜索人怎么破局?

引言

近年来,Elasticsearch 中文社区(现更名为搜索客,欢迎大家关注)的活跃度明显下降。

这一现象不仅反映了技术社区的自然演变,也是时代发展的缩影。

本文旨在探讨造成这一变化的原因,并提出搜索技术人未来的发展策略。

1、外部原因分析

1.1 开源协议的变更

Elasticsearch 在 Elastic 公司和 AWS 公司的拉锯战中,经历了开源协议的重大变更。

这不仅影响了社区的稳定性,还导致了用户和开发者的不确定性。

基本上话术:一个强调性能牛逼,一个强调真正开源。

1.2 AI技术的浪潮

ChatGPT 4及其进阶 Turbo 版本的崛起,代表了AI技术的飞跃。这些技术已能解决多数问题,对技术社区的问答模式造成了冲击。

下图为自制GPTs对专业问题的解读回复。

Elasticsearch中文社区的转型:迎合趋势,拥抱AI

1.3 国产化和大环境的影响

国产化趋势的兴起以及当前大环境的变化,也影响了Elasticsearch中文社区。

许多企业和开发者开始转向国产解决方案。包含但不限于:EasySearch等解决方案。

2、内部原因分析

2.1 社区领袖的变动

  • 社区创始人Medcl 的 Elastic 离职和创业,以及其他社区大V的减少活跃度,对社区产生了显著影响。

2.2 社区大V不再活跃

  • Wood大叔最近一次的回复时间是:2020年03月14日,3,5年前了。
  • 魏彬老师最近一次回复时间是:2022年04月26日 ,1.5年前了。......

2.3 提问者的减少

随着AI技术的发展和社区回复的减少,提问者自然减少。

有那提问的时间,不如在当前大环境下花时间多写写日报,写的更加的“华丽多姿”,更加看不出“摸鱼”,更加迎合当前环境下领导的检查才是王道。

何止是 Elasticsearch 中文社区,InfoQ 发布如下的文章标题你肯定看过了:“活在 ChatGPT 们阴影里的 Stack Overflow:流量萎缩、裁员 10%,CEO 坦言公司正处于困难时期”。

原文中提及:“根据网络流量分析公司 SimilarWeb 的统计数据,知名程序员问答平台Stack Overflow的流量“自 2022 年 1 月以来平均每月下降 6%,3 月降幅达 13.9%”。究其原因,很可能是受到 GitHub Copilot 和 ChatGPT 等 AI 编程助手的冲击。”

3、应对策略

3.1 迎合趋势,守正出奇

在这个多变的时代,我们需要顺应趋势。同时,保持原有业务的稳定和优质是关键。

“守正出奇”的说法参考学习自董宇辉老师的演讲。

“守正出奇”是一个经典的战略原则,其底层逻辑可以从以下几个方面理解:

稳固基础(守正):
  • 建立坚实的基础:在任何领域,首先需要建立扎实的基础,无论是技术、知识、技能还是业务实践。这意味着深入了解领域的基本原则和最佳实践。——大白话:Elasticsearch 很多技术点都值得深挖。
  • 保持稳定和连续性:维持现有的有效战略和做法,确保在变化的环境中保持稳定性和可靠性。
创新突破(出奇):
  • 创新和适应变化:在坚实的基础上进行创新,寻找新的方法、技术或策略来应对挑战或抓住新机遇。
  • 灵活应对:在保持基本原则和标准的同时,灵活适应环境变化,采取非传统或意想不到的方法来解决问题或达成目标。
平衡稳定与创新:
  • 风险管理:通过守正(稳固基础)降低风险,同时通过出奇(创新突破)寻求增长和优势。
  • 持续学习与改进:在执行基本战略的同时,持续学习和吸收新知识,以适应不断变化的环境。
应对复杂性和不确定性:
  • 多元思维:结合传统与现代、保守与激进、稳定与变革的思维方式。
  • 灵活战略:在复杂多变的环境中,能够根据情况快速调整战略和方法。

总之,“守正出奇”的底层逻辑是在确保稳定和可靠的基础上,寻求创新和突破,以达成更高的目标或应对挑战。这种战略要求既要有坚实的基础,又要有灵活变通的能力,以及在复杂环境中作出有效决策的智慧。

3.2 拓宽AI+一切

AI技术不仅是一个工具,更是一个机遇。将工具使用效能最大化。

当前的AI+就是十多年前的移动互联网+。

将AI与Elasticsearch及其他技术结合,可能是打开新局面的关键。

4、结论

Elasticsearch 中文社区面临的挑战和机遇并存。通过理解这些变化,并制定相应策略,我们可以开辟出一条新的发展道路,使社区在AI时代焕发新生。

祝搜索客继续延续老中文社区风格,带领搜索技术人一起精进!

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/629825058

https://www.similarweb.com/blog/insights/ai-news/stack-overflow-chatgpt/

https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/opensearch

https://aws.amazon.com/cn/blogs/opensource/stepping-up-for-a-truly-open-source-elasticsearch/

https://elasticsearch.cn/

中国最大的Elasticsearch 非官方公众号


相关实践学习
以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
本实验旨在通过阿里云Elasticsearch结合阿里云搜索开发工作台AI模型服务,构建一个高效、精准的语义搜索系统,模拟电商场景,深入理解AI搜索技术原理并掌握其实现过程。
ElasticSearch 最新快速入门教程
本课程由千锋教育提供。全文搜索的需求非常大。而开源的解决办法Elasricsearch(Elastic)就是一个非常好的工具。目前是全文搜索引擎的首选。本系列教程由浅入深讲解了在CentOS7系统下如何搭建ElasticSearch,如何使用Kibana实现各种方式的搜索并详细分析了搜索的原理,最后讲解了在Java应用中如何集成ElasticSearch并实现搜索。  
相关文章
|
3月前
|
缓存 监控 前端开发
顺企网 API 开发实战:搜索 / 详情接口从 0 到 1 落地(附 Elasticsearch 优化 + 错误速查)
企业API开发常陷参数、缓存、错误处理三大坑?本指南拆解顺企网双接口全流程,涵盖搜索优化、签名验证、限流应对,附可复用代码与错误速查表,助你2小时高效搞定开发,提升响应速度与稳定性。
|
3月前
|
存储 Linux iOS开发
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 9.1.5 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
366 0
|
4月前
|
JSON 监控 Java
Elasticsearch 分布式搜索与分析引擎技术详解与实践指南
本文档全面介绍 Elasticsearch 分布式搜索与分析引擎的核心概念、架构设计和实践应用。作为基于 Lucene 的分布式搜索引擎,Elasticsearch 提供了近实时的搜索能力、强大的数据分析功能和可扩展的分布式架构。本文将深入探讨其索引机制、查询 DSL、集群管理、性能优化以及与各种应用场景的集成,帮助开发者构建高性能的搜索和分析系统。
367 0
|
存储 自然语言处理 BI
从 Elasticsearch 到 Apache Doris 腾讯音乐内容库升级,统一搜索分析引擎,成本直降 80%
实现写入性能提升 4 倍、使用成本节省达 80% 的显著成效
548 1
从 Elasticsearch 到 Apache Doris 腾讯音乐内容库升级,统一搜索分析引擎,成本直降 80%
|
8月前
|
存储 安全 Linux
Elasticsearch Enterprise 9.0 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 9.0 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
371 0
|
8月前
|
存储 Linux iOS开发
Elasticsearch Enterprise 8.18 发布 - 分布式搜索和分析引擎
Elasticsearch Enterprise 8.18 (macOS, Linux, Windows) - 分布式搜索和分析引擎
339 0
|
数据采集 人工智能 运维
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案
743 3
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
阿里云技术公开课预告:Elastic和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能及其在实际应用。
613 2
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
云端问道12期实操教学-构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用
本文介绍了构建基于Elasticsearch的企业级AI搜索应用,涵盖了从传统关键词匹配到对话式问答的搜索形态演变。阿里云的AI搜索产品依托自研和开源(如Elasticsearch)引擎,提供高性能检索服务,支持千亿级数据毫秒响应。文章重点描述了AI搜索的三个核心关键点:精准结果、语义理解、高性能引擎,并展示了架构升级和典型应用场景,包括智能问答、电商导购、多模态图书及商品搜索等。通过实验部分,详细演示了如何使用阿里云ES搭建AI语义搜索Demo,涵盖模型创建、Pipeline配置、数据写入与检索测试等步骤,同时介绍了相关的计费模式。
405 3
|
人工智能 算法 API
构建基于 Elasticsearch 的企业级 AI 搜索应用
本文介绍了基于Elasticsearch构建企业级AI搜索应用的方案,重点讲解了RAG(检索增强生成)架构的实现。通过阿里云上的Elasticsearch AI搜索平台,简化了知识库文档抽取、文本切片等复杂流程,并结合稠密和稀疏向量的混合搜索技术,提升了召回和排序的准确性。此外,还探讨了Elastic的向量数据库优化措施及推理API的应用,展示了如何在云端高效实现精准的搜索与推理服务。未来将拓展至多模态数据和知识图谱,进一步提升RAG效果。
459 1

热门文章

最新文章