1、如何使用 Nginx 代理 Easysearch 服务
https://infinilabs.cn/blog/202 ... arch/

2、代理 Elasticsearch 服务：INFINI Gateway VS Nginx
https://infinilabs.cn/blog/202 ... ginx/

3、Manus的技术实现原理浅析与简单复刻
https://mp.weixin.qq.com/s/SSO-w6FF4mBm2zrXY5RzkA

4、Elasticsearch:数据建模的方法与规范
https://blog.csdn.net/weixin_4 ... 86718

5、使用EDOT为你的Python、Node.js和Java应用程序进行OpenAI监控
https://mp.weixin.qq.com/s/oApfLMNbgBhr3v0uYUvNTg

编辑：Muse
更多资讯：http://news.searchkit.cn

1、拓展 Coco AI 功能 - 智能检索 Hexo 博客
https://mp.weixin.qq.com/s/e2xmUOpczQybkrQkEjLTwg

2、RAG-Gym: 基于过程监督的检索增强生成代理优化框架
https://blog.csdn.net/deephub/ ... 07975

3、ES 踩坑记：Set Processor 字段更新引发的 _source 污染
https://infinilabs.cn/blog/2025/setprocessor-bug/

4、【老杨玩搜索】Easysearch 向量搜索 | 从零开始实现页面搜索功能
https://www.bilibili.com/video/BV1gGCGYiER4/

5、OpenSearch 3.0 预览：GPU 加速向量搜索提升大规模数据处理效率
https://opensearch.org/blog/GP ... ntier


编辑：Fred
更多资讯：http://news.searchkit.cn

1.CAMEL-AI Blog｜OWL调用MCP Toolkit实践
https://mp.weixin.qq.com/s/i6tbSc5fspkV9qxFotZEKw
2.这个比Manus更早的AI Agent，10分钟内完成复杂任务，不只是免费平替 | 对话Flowith团队
https://mp.weixin.qq.com/s/fsgp3PX2x7RMJNxtOGERzg
3.迎接十亿级 JSON 文档挑战：GreptimeDB 性能超越 ClickHouse、VictoriaLogs 等
https://mp.weixin.qq.com/s/Z1N1wXcFgBxEDVElHlwxwg
4.通过 AIBrix 多节点部署 DeepSeek-R1 671B 模型
https://mp.weixin.qq.com/s/uCvoiVyn-rxRNGnKHw5uGw

编辑：Se7en
更多资讯：http://news.searchkit.cn

1.用DeepSeek为日志分析注入智慧之光：打造智能告警系统
https://mp.weixin.qq.com/s/CGmCKllk_oOOqF5JYSGWCg

2.使用 Elasticsearch 构建多模式 RAG 系统：哥谭市的故事
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 95339

3.如何分析和优化 Elastic 部署的存储占用
https://cloud.tencent.com/deve ... 03038


编辑：kin122 
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1、用docker把ES全家搞起来（需要梯子）
https://medium.com/%40vosarat1 ... 13041
2. 我们用ES做时序数据库的时候学到了什么（需要梯子）
https://medium.com/thousandeye ... cdb64
3. 日志领域Loki 是 ES 之后的版本答案吗？（需要梯子）
https://itnext.io/why-victoria ... 7c4d5

编辑：斯蒂文
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1、使用 INFINI Gateway 保护 Elasticsearch 集群之修改查询不合理参数（二）
https://infinilabs.cn/blog/202 ... art2/

2、【第 8 期】搜索客 Meetup | Elasticsearch 的一些“双刃剑”特性
https://infinilabs.cn/blog/202 ... up-8/

3、DeepSearch/DeepResearch中最优文本段选择和URL重排
https://mp.weixin.qq.com/s/apnorBj4TZs3-Mo23xUReQ

4、深度对比分析：三大智能体平台Dify、Coze、FastGPT
https://mp.weixin.qq.com/s/ykekafh9F0678SX2fvtcgA

5、基于腾讯云ES混合搜索与TI-ONE部署DeepSeek，快速构建RAG应用
https://mp.weixin.qq.com/s/D0H4Td7v7Cf4ZjA3i943Hg

编辑：Muse
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[Easyearch](http://localhost:1313/products/easysearch/) 为了防止索引将磁盘空间完全占满，使用磁盘水位线进行磁盘空间控制。之前有[文章](https://infinilabs.cn/blog/202 ... -tips/)提过不同水位线的作用，以及如何使用 INFINI Console 提前进行告警，提前进行处理。本篇主要探讨提前处理的情况。

一、增加资源

如果资源充裕，可考虑为 Easysearch 集群扩充资源：

1. 添加新的数据节点
   
   扩充节点后，集群会自动进行数据平衡，可用下面的命令查看进度
   
   plain<br /> GET /_cat/shards?v&h=state,node&s=state<br />
   
   如果响应中分片的状态是 RELOCATING ，则表示分片仍在移动。
   
   
2. 扩充现有数据节点磁盘容量
   
   扩充完后可查看磁盘利用率下降情况
   
   plain<br /> GET _cat/allocation?v&s=disk.avail&h=node,disk.percent,disk.avail,disk.total,disk.used,disk.indices,shards<br />
   
   

   二、释放磁盘空间
   

   
   如果无资源可添加，则考虑减少磁盘消耗：
   
   

3. 删除无用索引
   
   建议使用[索引生命周期](https://infinilabs.cn/docs/lat ... m_api/)进行管理，自动删除过期索引。
   
   
4. 删除多余副本
   
   有些业务索引可能会有多分副本，可酌情缩减副本数，降低磁盘消耗。以下命令按副本数量和主存储大小的降序排列索引。
   
   plain<br /> GET _cat/indices?v&s=rep:desc,pri.store.size:desc&h=health,index,pri,rep,store.size,pri.store.size<br />
   
   
5. 可搜索快照
   
   对于有些数据平时不常用，但需要长期保留的，建议使用[可搜索快照](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ticle/)功能降低磁盘消耗。
   
   

   三、索引空间优化
   

   
   

6. 启用 ZSTD 压缩及 source_reuse 功能
   
   Easysearch 支持 ZSTD 和 source_reuse 功能，对比默认的压缩算法，可大幅降低磁盘消耗。
   
   可在创建索引时启用 ZSTD 和 source_reuse 功能，也可通过索引模板来进行设置，参考[文档](https://infinilabs.cn/docs/lat ... c%25a9)。
   
   plain<br /> PUT test-index<br /> {<br /> "settings": {<br /> "index.codec": "ZSTD",<br /> "index.source_reuse": "true"<br /> }<br /> }<br />
   
   ⚠️ 注意：当索引里包含 nested 类型映射，或插件额外提供的数据类型时，不能启用 source_reuse，例如 knn 索引。
   
   
7. 索引优化
   
   
   • mapping 优化
     避免使用默认的 mapping 类型，因为字符串类型的数据将得到 text 和 keyword 两个类型的 mapping。
     
   • 字段优化
     统计指定索引每个字段的访问次数。
     
     plain<br /> GET metrics/_field_usage_stats<br />
     
     分析指定索引各个字段占用磁盘的大小。
     
     plain<br /> POST metrics/_disk_usage?run_expensive_tasks=true<br />
     
     结合以上信息进一步优化各个字段，如关闭不用的功能等
     
     
8. 使用 rollup 功能
   
   对于时序场景类的数据，往往会有大量的非常详细的聚合指标，随着时间的图推移，存储将持续增长。汇总功能可以将旧的、细粒度的数据汇总为粗粒度格式以进行长期存储。通过将数据汇总到一个单一的文档中，可以大大降低历史数据的存储成本。
   
   Easysearch 的 [rollup](https://infinilabs.cn/docs/lat ... p_api/) 具备一些独特的优势，可以自动对 rollup 索引进行滚动而不用依赖其他 API 去单独设置，并且在进行聚合查询时支持直接搜索原始索引，做到了对业务端的搜索代码完全兼容，从而对用户无感知。
   
   如果有问题，欢迎加我微信沟通。
   
   
   
   

   关于 Easysearch
   

   
   
   
   INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。
   
   官网文档：<https://docs.infinilabs.com/easysearch>;
   
   

   作者：杨帆，极限科技（INFINI Labs）高级解决方案架构师、《老杨玩搜索》栏目 B 站 UP 主，拥有十余年金融行业服务工作经验，熟悉 Linux、数据库、网络等领域。目前主要从事 Easysearch、Elasticsearch 等搜索引擎的技术支持工作，服务国内私有化部署的客户。


INFINI Labs 产品更新发布！此次更新涵盖 Coco AI 、Easysearch 等产品多项重要升级，重点提升 AI 搜索能力、易用性及企业级优化。

- Coco AI v0.2 作为 开源、跨平台的 AI 搜索工具，新增 APP 自动更新提示、API Token 管理、文档处理优化 等功能。
- INFINI Easysearch v1.11.1 集成 AI 向量搜索，优化查询聚合能力。
- INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen、Framework 关键问题修复，优化 WebSocket 处理与整体用户体验。
- Coco AI Server 增强 WebSocket 会话处理、支持 RAG 会话和动态配置，并新增图形化管理界面。

## Coco AI v0.2

Coco AI 是一个完全开源、跨平台的统一 AI 搜索与效率工具，能够连接并搜索多种数据源，包括应用程序、文件、谷歌网盘、Notion、语雀、Hugo 等本地与云端数据。通过接入 DeepSeek 等大模型，Coco AI 实现了智能化的个人知识库管理，注重隐私，支持私有部署，帮助用户快速、智能地访问信息。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

### Coco AI 客户端 v0.2.1


#### 功能更新

- 支持 APP 应用内更新提示并可自动更新

#### 问题修复

- 修复融合搜索包含已禁用服务器的问题
- 修复版本类型不正确：应为字符串而不是 u32
- 修复聊天推送结束的判断类型不准确问题

#### 优化改进


- 重构了聊天组件
- 添加服务链接展示
- 优化了聊天滚动效果和聊天数据渲染效果
- 设置聊天窗口最小宽度 & 移除输入框背景
- 移除废弃的选中功能 & 添加选择隐藏 APP 功能
- Websocket 超时增加到 2 分钟

### Coco AI 服务端 v0.2.2

#### 功能更新

- 新增图形化管理界面
- 新增数据源下文档创建 API
- 新增文件上传相关 API
- 新增 API TOKEN 管理相关 API
- 数据源同步支持动态配置时间间隔
- 支持动态更新服务端设置
- 支持动态更新大模型相关设置
- 新增 RAG 聊天会话处理
- 新增联网搜索能力
- 支持对接 Deepseek 大模型
- 新增文档预处理 Processor

#### 问题修复

- 修复 Google Drive Connector 缺少文件报错

#### 优化改进

- 优化聊天会话功能
- 优化 Websocket 会话管理
- 优化登录退出接口
- 保存 Notion 其它内容到 Payload 字段
- 完善后台任务退出机制
- 优化默认索引模版和查询模版

## INFINI Easysearch v1.11.1

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

### 功能更新

- 新增 AI 模块，集成 Ollama embedding API，支持文本向量化

### 问题修复

- 修复 DateRange 聚合在 Rollup 查询中无法正确合并的问题

### 优化改进

针对用户使用体验进行了多项改进，包括：

- 弃用 KNN 模块中的 index.knn 配置项，（此配置项和其他功能经常发生冲突） 简化配置逻辑，该配置项将在后续版本中移除
- 将 KNN 搜索功能从插件形式集成为内置功能，无需额外安装即可使用
- 将跨集群复制（CCR）功能从插件形式集成为内置功能，开箱即用
- 优化索引配置更新验证：增加非动态配置项的值比对，避免误报

## INFINI Console v1.29.1

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管， 企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 在线体验：

<http://demo.infini.cloud> (用户名/密码：readonly/readonly)。

Console 本次更新如下：

### 问题修复

- 修复 agentless 模式下计算索引级别实时 QPS 不准确的问题

## INFINI Gateway v1.29.1

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

### 优化改进

- 同步更新 [Framework v1.1.4](https://docs.infinilabs.com/fr ... notes/) 优化了一些已知问题

## INFINI Agent v1.29.1

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

### 优化改进

- 同步更新 [Framework v1.1.4](https://docs.infinilabs.com/fr ... notes/) 优化了一些已知问题

## INFINI Loadgen v1.29.1

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

### 优化改进

- 同步更新 [Framework v1.1.4](https://docs.infinilabs.com/fr ... notes/) 优化了一些已知问题

## INFINI Framework v1.1.4

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

### 功能更新

- 添加配置选项，以在 WebSocket 连接期间禁用回显消息
- 允许在 WebSocket 连接/断开时注册回调函数
- 为 API 添加可选的登录验证配置

### 优化改进

- 停止任务后取消任务
- 回调发生错误时关闭 WebSocket 连接

**更多详情请查看以下详细的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！**

- [**INFINI Easysearch**](https://docs.infinilabs.com/ea ... earch/)
- [**INFINI Console**](https://docs.infinilabs.com/co ... notes/)
- [**INFINI Gateway**](https://docs.infinilabs.com/ga ... notes/)
- [**INFINI Agent**](https://docs.infinilabs.com/ag ... notes/)
- [**INFINI Loadgen**](https://docs.infinilabs.com/lo ... notes/)
- [**INFINI Framework**](https://docs.infinilabs.com/fr ... notes/)

## 期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（<https://github.com/infinilabs>） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

**下载地址：** <https://infinilabs.cn/download>

**邮件**：**hello@infini.ltd**

**电话**：**(+86) 400-139-9200**

**Discord**：<https://discord.gg/4tKTMkkvVX>

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。


## 关于极限科技（INFINI Labs）


极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：<https://infinilabs.cn>

1、使用 INFINI Gateway 保护 Elasticsearch 集群之修改查询不合理参数（一）
https://infinilabs.cn/blog/202 ... eway/

2、如何使用 Grafana 连接 Easysearch
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 30605

3、Easysearch 中 PUT 和 POST 更新索引的区别及常见错误解析
https://blog.csdn.net/weixin_3 ... 28940

4、推荐一个自主可控的轻量级平替Elasticsearch的搜索引擎
https://mp.weixin.qq.com/s/h76Xu6C0aMXdcgEk9S05pA

5、【老杨玩搜索】16. Easysearch 向量搜索
https://www.bilibili.com/video/BV12E2JYsEUS

编辑：Fred
更多资讯：http://news.searchkit.cn

本次活动由 **搜索客社区、极限科技（INFINI Labs）** 联合举办，活动邀请到 INFINI Labs 搜索运维专家 **金端** 来分享 Elasticsearch 中一些典型的“双刃剑”特性，以及如何在实际使用中权衡和应对。欢迎预约直播观看 ~

活动主题：**Elasticsearch 的一些“双刃剑”特性**
活动时间：**2025 年 03 月 26 日 19:00-20:00（周三）**
活动形式：**微信视频号（极限实验室）直播**
报名方式：**关注或扫码海报中的二维码进行预约**


## 嘉宾介绍

**金端**，极限科技（INFINI Labs）搜索运维专家，Elasticsearch 官方认证工程师，搜索客社区日报编辑。在 ES 运维使用方面具有丰富的实战经验。对 ES/lucene 搜索分析方向保持学习和关注。

## 主题摘要

Elasticsearch 的许多特性确实是一把“双刃剑”，它们在提供强大功能的同时，也带来了潜在的使用瓶颈和运维挑战。分享主要讨论一些典型的“双刃剑”特性，以及如何在实际使用中权衡和应对。

## 参与有奖

本次直播活动将设有福袋抽奖环节，参与就有机会获得 INFINI Labs 周边纪念品，包括 T 恤、鸭舌帽、咖啡杯、指甲刀套件、精品围巾等等（图片仅供参考，款式、颜色与尺码随机）。


## 活动交流

本活动设有 Meetup 技术交流群，可添加小助手微信拉群，与更多小伙伴一起学习交流。




## Meetup 讲师招募


搜索客社区 Meetup 的成功举办，离不开社区小伙伴的热情参与。目前社区讲师招募计划也在持续进行中，我们诚挚邀请各位技术大咖、行业精英踊跃提交演讲议题，与大家分享您的经验。

讲师报名链接：[http://cfp.searchkit.cn](http://cfp.searchkit.cn)
或扫描下方二维码，立刻报名成为讲师！




Meetup 活动聚焦 AI 与搜索领域的最新动态，以及数据实时搜索分析、向量检索、技术实践与案例分析、日志分析、安全等领域的深度探讨。

我们热切期待您的精彩分享！

## 往期回顾

- [【第 7 期】搜索客 Meetup | 开源智能搜索与知识库管理，极限科技 Coco AI 产品介绍](https://infinilabs.cn/blog/2025/searchkit-meetup-7/)
- [【第 6 期】搜索客 Meetup | Easysearch 请求限速漫谈](https://infinilabs.cn/blog/2025/searchkit-meetup-6/)
- [【第 5 期】搜索客 Meetup | 最强开源 Elasticsearch 多集群管理工具 INFINI Console 动手实战](https://infinilabs.cn/blog/2024/searchkit-meetup-5/)
- [【第 4 期】搜索客 Meetup | INFINI Pizza 网站 SVG 动画这么炫，我教你啊！](https://infinilabs.cn/blog/2024/searchkit-meetup-4/)
- [【第 3 期】搜索客 Meetup | Elasticsearch 的代码结构和写入查询流程的解读 - 下篇](https://infinilabs.cn/blog/2024/searchkit-meetup-3/)
- [【第 2 期】搜索客 Meetup | Elasticsearch 的代码结构和写入查询流程的解读 - 上篇](https://infinilabs.cn/blog/2024/searchkit-meetup-2/)
- [【第 1 期】搜索客 Meetup | Easysearch 结合大模型实现 RAG](https://infinilabs.cn/blog/2024/searchkit-meetup-1/)

## 关于 搜索客（SearchKit）社区

搜索客社区由 Elasticsearch 中文社区进行全新的品牌升级，以新的 Slogan：“搜索人自己的社区” 为宣言。汇集搜索领域最新动态、精选干货文章、精华讨论、文档资料、翻译与版本发布等，为广大搜索领域从业者提供更为丰富便捷的学习和交流平台。

社区官网：[https://searchkit.cn](https://searchkit.cn) 。

[Easyearch](https://infinilabs.cn/products/easysearch/) 为了防止索引将磁盘空间完全占满，使用磁盘水位线进行磁盘空间控制。具体来说有三条磁盘水位线：low、high、flood。

低水位线

通过参数 cluster.routing.allocation.disk.watermark.low 进行设置，默认值 85%。也可设置成一个具体值，比如：400mb，代表须保留 400mb 空闲磁盘空间，否则就算超水位线。

一旦节点磁盘使用率超过了低水位线，Easysearch 集群不会将分片分配至该节点，但是不影响新建索引的主分片分配到该节点，新建索引的副本分配不能分配到该节点。

如果所有节点都超过高水位线，此时创建新索引会导致集群状态变成 yellow。

高水位线

通过参数 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high 进行设置，默认值 90%。也可设置成一个具体值，比如：300mb，代表须保留 300mb 空闲磁盘空间，否则就算超水位线。

一旦节点磁盘使用率超过了高水位线，Easysearch 集群会尝试将分片移动到其他节点，不允许任何分片分配到该节点。

如果所有节点都超过高水位线，此时创建新索引会导致集群状态变成 red。


洪水位线

通过参数 cluster.routing.allocation.disk.watermark.flood_stage 进行设置，默认值 95%。也可设置成一个具体值，比如：200mb，代表须保留 200mb 空闲磁盘空间，否则就算超水位线。

一旦节点磁盘使用率超过了洪水位线，Easysearch 集群会为该节点上的所有索引添加只读锁，包括系统索引。只读锁会阻止新数据写入，当磁盘利用率低于高水位线时，只读锁会自动释放。

针对节点磁盘使用率，我们可以使用 [INFINI Console 进行节点磁盘使用率告警](https://docs.infinilabs.com/co ... usage/)，便于我们及时发现问题苗头，提前进行处理。有任何问题，欢迎加我微信沟通。

关于 Easysearch


INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

官网文档：<https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch>;

作者：杨帆，极限科技（INFINI Labs）高级解决方案架构师、《老杨玩搜索》栏目 B 站 UP 主，拥有十余年金融行业服务工作经验，熟悉 Linux、数据库、网络等领域。目前主要从事 Easysearch、Elasticsearch 等搜索引擎的技术支持工作，服务国内私有化部署的客户。

去年我们尝试过使用 Easysearch + 千问 2 大模型打造一个[企业内部知识问答系统](https://infinilabs.cn/blog/202 ... earch/)，今年又有更加给力的大模型出现了--DeepSeek，性能对标 OpenAI o1 正式版。而且 Easysearch 对比去年也有了不少进步，是时候让我们升级下问答系统了。

DeepSeek

2025 年 1 月 20 日，人工智能领域迎来里程碑式突破！深度求索（DeepSeek）正式发布新一代推理大模型 DeepSeek-R1，不仅实现与 OpenAI 最新 o1 正式版的性能对标，更以全栈开放的生态布局引发行业震动。DeepSeek-R1 是首个遵循 MIT License 开源协议的高性能推理模型，完全开源，不限制商用，无需申请，极大地推动了 AI 技术的开放与共享。


下载模型

我们使用 ollama 下载运行 DeepSeek-R1，根据本地资源情况选择一个大小合适的版本：8b。


• 8b 蒸馏模型源自 Llama3.1-8B-Base
  
• 7b 蒸馏模型源自 Qwen-2.5 系列
  
  这两个可能是个人用户使用最多的选择，大家资源充足的可以都下载下来对比下效果。
  
  
  
  由于是升级，我们只需在原有程序基础上替换新版本的 Easysearch 和集成 DeepSeek 即可，[Easysearch](https://infinilabs.cn/download/) 升级成新版本 1.10.1，程序框架和 embedding 模型 (mxbai-embed-large:latest) 仍然保持不变。
  
  
  
  

  数据准备
  

  
  跟上次一样，使用 "INFINI 产品安装手册.PDF" 作为知识内容，通过程序将文档内容切片、转换成向量后写入 Easysearch 存储，然后结合大模型对其中的内容进行提问。
  
  

  程序调整
  

  
  程序代码需要调整 LLM 为 deepseek-r1:8b。另外本地主机资源有限，为节约时间，取消上个版本的用户问题改写功能(注释部分)。定义新的 retriever 和 qa_chain 直接将用户问题和 context 信息发送给大模型。
  
  ```python
  

  实例化一个大模型工具
  

  from langchain_community.chat_models import ChatOllama
  
  llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:8b")
  
  

  from langchain.prompts import PromptTemplate
  

  
  

  my_template = PromptTemplate(
  

  input_variables=["question"],
  

  template="""You are an AI language model assistant. Your task is
  

  to generate 3 different versions of the given user
  

  question in Chinese to retrieve relevant documents from a vector database.
  

  By generating multiple perspectives on the user question,
  

  your goal is to help the user overcome some of the limitations
  

  of distance-based similarity search. Provide these alternative
  

  questions separated by newlines. Original question: {question}""",
  

  )
  

  
  

  实例化一个MultiQueryRetriever
  

  retriever_from_llm = MultiQueryRetriever.from_llm(
  

  retriever=docsearch.as_retriever(),
  

  llm=llm,
  

  prompt=my_template,
  

  include_original=True)
  

  
  retriever = docsearch.as_retriever()
  

  实例化一个RetrievalQA链
  

  qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)
  ```
  
  至此程序修改已经完成，原程序算上注释也不过 100 来行，大家感兴趣的可以去查看[原博客](https://infinilabs.cn/blog/202 ... earch/)。
  
  

  效果测试
  

  
  模拟用户提问：网关运行后监听哪个端口。
  
  
  
  系统回答如下。
  
  
  
  在回答中，可以看到 DeepSeek 的"思考"过程，另外回答结果也非常正确，文档中原文还是用的英语 INFINI Gateway 表示网关。
  
  
  
  模拟用户提问：LOGGING_ES_ENDPOINT 有什么用。
  
  
  
  系统回答如下。
  
  
  
  文档原文内容如下。
  
  
  
  好了，我对 DeepSeek 的表现很满意，至此知识问答系统就升级完了。
  
  如有任何问题，请随时联系我，期待与您交流！
  
  

  关于 Easysearch
  

  
  
  
  INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。
  
  官网文档：<https://infinilabs.cn/docs/latest/easysearch>;
  
  

  作者：杨帆，极限科技（INFINI Labs）高级解决方案架构师、《老杨玩搜索》栏目 B 站 UP 主，拥有十余年金融行业服务工作经验，熟悉 Linux、数据库、网络等领域。目前主要从事 Easysearch、Elasticsearch 等搜索引擎的技术支持工作，服务国内私有化部署的客户。

1、高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话
https://blog.csdn.net/2301_808 ... 04715

2、活动回顾 - 第7期 搜索客 Meetup 线上直播活动圆满结束，附视频回放
https://elasticsearch.cn/article/15398

3、DeepSeekの食用指南：在腾讯云LKE厨房里，我们把AI炖成了一锅会写彩虹屁的佛跳墙
https://blog.csdn.net/2301_808 ... 10524

4、Elasticsearch 如何实现按特定时间档次和相关度排序的定制查询？
https://mp.weixin.qq.com/s/oboqrfKTvfhJDiTyA_3B_A

5、实测 Manus：DeepSeek 之后，AI 又点了一把火
https://blog.csdn.net/csdnnews ... .5927

编辑：Muse
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1.Observability：使用 Elastic Agent 跟踪你的 Steam Deck 游戏
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