检索分析服务 Elasticsearch版

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AI Search × ES Agent Builder 最佳实践:企业智能助手落地指南
ES Agent Builder 是面向 Elasticsearch 的企业级 AI Agent 平台,让员工用自然语言对话式查询日志、指标、文档等数据,自动生成分析结论与行动建议,无需写 SQL 或依赖专家经验,真正实现“对话数据、理解数据、驱动决策”。
Elasticsearch 智能助手:Agent 让运维从经验驱动迈向智能协同
阿里云Elasticsearch智能助手(ES Agent)基于五维数据联动分析,提供自然语言交互式运维能力,覆盖健康巡检、故障诊断、性能优化、容量规划等场景,将专家经验沉淀为可复用Skill,实现从“人工排查”到“智能协同”的升级。
阿里云检索分析服务Elasticsearch版对接使用全攻略
本文系统梳理了阿里云检索分析服务Elasticsearch版的完整对接使用流程。从实例创建与网络配置入手,详解了索引映射设计、IK中文分词器配置、多种客户端接入方式(Java High Level REST Client、Python、Go等),以及数据写入、复杂DSL查询构建、Kibana可视化分析等核心操作。深入介绍了analytic-search查询加速插件、向量检索插件aliyun-knn、索引生命周期管理(ILM)冷热数据分离等高级特性。在安全管控方面,阐述了X-Pack RBAC角色权限体系与RAM子账号授权的最佳实践。全文结合大量代码示例,帮助开发者快速掌握阿里云Elastics
2026 SelectDB AI 产品发布会:Agent Native 数据基础设施能力全景发布
“只有解决好极速、统一、Agent Native 与 Cloud 弹性四个挑战,才能成为 Agent 时代最好的分析引擎。”
重构搜索范式:阿里云 Elasticsearch 开启“Agent 原生”时代,打造企业级 AI 记忆湖
阿里云Elasticsearch提出“Agent原生搜索”理念,打造面向AI智能体的高性能、全模态企业级AI搜索基础设施。通过Agent Skills、统一Builder平台、上下文引擎与自研FalconSeek引擎,实现结构化结果输出、分钟级Agent开发、混合检索加速及50%-300%性能提升,助力构建企业“Agent知识记忆湖”。
破解 AI 搜索“效果与成本”双重困境:阿里云 Elasticsearch 向量混合检索最佳实践揭秘
阿里云ES发布向量混合检索最佳实践:融合BM25与kNN,通过BBQ量化(降本95%)、FalconSeek引擎(性能提升7倍)及OpenStore存算分离,兼顾语义精度与成本效益,支持企业级安全合规与AI Native演进。
千亿级 AI 搜索的效能实战:从混合检索到 Agentic RAG 的三年实战
本文为2026 Elastic中国大会演讲实录,直击千亿级AI搜索三大挑战:搜索融合(关键词+向量+稀疏检索原生一体)、极致效能(冷热分层、硬件降级、自研FalconSeek引擎)与Agentic RAG演进(结构化知识图谱+智能体自主推理),揭示企业级AI搜索从“能用”到“好用”再到“自进化”的实战路径。
让 AI 帮你运维 Elasticsearch:阿里云 ES Agent Skill 正式发布
阿里云Elasticsearch Agent Skill是一套面向AI编程助手的智能运维技能包,覆盖实例创建、故障诊断、网络配置三大核心场景。支持自然语言交互,自动校验参数、识别架构差异、执行幂等操作,并内置49条诊断规则与7套SOP,大幅提升ES运维效率与可靠性。
深度回顾 | 阿里云携手 Elastic 定义 Agent 时代搜索新范式,解锁 Search AI 核心生产力
阿里云Elasticsearch升级为Agent Native搜索底座,推出Agentic Search、知识记忆湖、FalconSeek引擎及Hybrid Retrieval 2.0,实现面向AI智能体的毫秒级上下文检索,支持千亿级数据降本40%-70%,助力企业构建稳定、智能、低成本的下一代AI搜索基础设施。
如何同时使用多个Logstash进行不同的日志传输
项目需新增Logstash处理Spring Boot日志,但与现有实例共用默认data目录导致启动失败。错误提示“another instance using the configured data directory”。解决方法:为新实例指定独立data路径,支持命令行`--path.data`、配置文件或环境变量三种方式,确保目录存在且有写权限。
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