1.Elastic Ramen：一个用于 SRE 调查与修复的 CLI 工具框架
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 79297


2.手把手教你使 AWS OpenSearch 适用于语义搜索（搭梯）
https://medium.com/%40itsprate ... 73ce5


3.DeepSeek V4：一百万个 token，三种思考模式，以及首批真实上手报告（搭梯）
https://medium.com/ai-advances ... cc096



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1. 扔了那些没用的证书，证明你是个真正的猎手吧（需要梯子）

https://medium.com/%40huntforw ... 8857a

2. 老司机是怎么在银行系统里把事件检测时间从45分钟缩减到5分钟的（需要梯子）

https://medium.com/%40aliakram ... 0f7fb

3. 稀疏向量的上下文排序可解？可以的可以的老铁！（需要梯子）

https://medium.com/adeo-tech/s ... 3eb69

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从"用搜索"到"造搜索"

搜索系统的需求千差万别。标准功能覆盖不了所有场景——行业特定的分词规则、定制化的业务逻辑、与外部系统的深度集成……

以往，这类定制需求需要依赖厂商支持。从 Easysearch 2.1.2 开始，你可以自己动手了。

随着构建依赖库正式发布到 Maven 中央仓库，Easysearch 的插件开发能力正式对外开放。这意味着 Easysearch 不再是一个黑盒产品，而是一个可扩展、可定制的搜索平台。你可以基于官方接口开发自定义插件，像使用原生功能一样使用它们。

插件能做什么

Easysearch 提供三类核心扩展点，覆盖搜索系统的关键环节：


1. 分析器插件（AnalysisPlugin）

自定义分词器、Token 过滤器、字符过滤器。适用于：

• 电商 SKU 的型号规格解析
  
• 医疗、法律等领域的专业术语分词
  
• 特殊符号或空格的规范化处理
  
  注册后直接在索引设置中使用，与原生分析器完全等同。
  
  
  
  

  2. REST/API 插件（ActionPlugin）
  

  
  新增自定义 HTTP 接口。适用于：
  
  

• 封装业务查询逻辑，对外暴露简化 API
  
• 对接企业内部权限中心或监控系统
  
• 暴露插件自身的管理接口（如状态检查）
  
  
  
  

  3. Ingest 插件（IngestPlugin）
  

  
  在文档写入前进行字段转换。适用于：
  
  

• 自定义业务字段转换（如根据业务规则计算衍生字段）
  
• 数据标准化（统一日期格式、大小写转换）
  
• 富文本提取或元数据生成
  
  
  
  

  5 分钟上手
  

  
  我们准备了[官方模板仓库](https://github.com/infinilabs/ ... mplate)，让你从克隆到运行只需几条命令：
  
  ```bash
  

  克隆模板
  

  git clone https://github.com/infinilabs/ ... e.git my-plugin
  cd my-plugin
  
  

  修改包名和类名，编写你的逻辑
  

  ...
  

  <br /> <br /> **方式一：开发调试——直接运行**<br /> <br /> bash
  

  构建插件并运行
  

  ./gradlew run
  
  

  验证插件
  

  curl -s "<a href="http://localhost:9200/_cat/plugins?v"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:9200/_cat/plugins?v" | grep my-plugin
  <br /> <br /> **方式二：构建后安装到外部集群**<br /> <br /> bash
  

  构建插件
  

  ./gradlew build
  
  

  安装到 Easysearch
  

  bin/easysearch-plugin install file:///$(pwd)/build/distributions/my-plugin-0.1.0.zip
  
  

  启动验证
  

  bin/easysearch
  curl -s "<a href="http://localhost:9200/_cat/plugins?v"" rel="nofollow" target="_blank">http://localhost:9200/_cat/plugins?v" | grep my-plugin
  ```
  
  完整的开发指南请参考[插件开发文档](https://docs.infinilabs.com/ea ... ugins/)。
  
  

  设计哲学
  

  
  Easysearch 插件系统的设计遵循三个原则：
  
  渐进式扩展——从最简单的 Plugin 类开始，按需实现 AnalysisPlugin、ActionPlugin 等接口，不必一次性掌握全部 API。
  
  与原生同等——插件注册的分析器、处理器与系统原生组件在使用方式上完全一致，用户无需关心实现来源。
  
  版本安全——插件加载时校验 easysearch.version，版本不匹配会拒绝加载，避免运行时异常。
  
  

  从插件到生态
  

  
  插件开发不只是技术能力的开放，更是产品理念的转变。
  
  你可以将开发的插件发布到 GitHub Releases，通过 URL 直接安装：
  
  
  
  bash<br /> bin/easysearch-plugin install <a href="https://github.com/yourname/my-plugin/releases/download/v0.1.0/my-plugin-0.1.0.zip" rel="nofollow" target="_blank">https://github.com/yourname/my ... 0.zip</a><br />
  
  我们也欢迎社区贡献。如果你有通用的插件想法，欢迎与我们交流。
  
  

  结语
  

  
  搜索系统的最后一公里，只有业务开发者最清楚该怎么走。
  
  Easysearch 2.1.2 的插件开发能力，让你能够自主掌控搜索系统的"最后一公里"。从"用搜索"到"造搜索"，现在你可以让你的搜索系统真正"为你所用"。
  
  ---
  
  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：<https://easysearch.cn>;

1、用 Easysearch 给 AI Agent 装上长期记忆：Mem0 集成实战
https://infinilabs.cn/blog/2026/mem0-integration/

2、在 Discover 中探索来自新的时间序列数据流的指标
https://elasticstack.blog.csdn ... 28187

3、来自字节跳动TRAE的Harness Engineering指南
https://mp.weixin.qq.com/s/xBNtHjseMomMA-aOQyOrJg

4、深度解析 Hermes Agent 如何实现“自进化”及其 Prompt / Context / Harness 的设计实践
https://mp.weixin.qq.com/s/2xFei8dMx99lc-iyrZZrww

5、在 Elastic Cloud Serverless 中引入跨项目搜索
https://elasticstack.blog.csdn ... 56142

编辑：Muse
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1、破解AI幻觉困局：Easysearch 以检索技术筑牢大模型“可信防线”
http://www.jingji.com.cn/zxxx/ ... shtml

2、Elasticsearch 实战 | 别再无脑扩容了！Logstash S3插件的临时文件泄漏，一行代码就能修
https://mp.weixin.qq.com/s/Z-btZI1xUetiAf01jeyoeA

3、CubeGraph：面向时空数据的高效检索增强生成
https://mp.weixin.qq.com/s/55x5m1m007ZDAlyfBRKdHA

编辑：Fred
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1.2026 年做搜索就是做 Agent Memory
https://mp.weixin.qq.com/s/93SsY__dxtsUPXhAPsjHCA
2.Kimi K2.6 + Hermes 实测！Karpathy同款保姆级教程来了
https://mp.weixin.qq.com/s/2YsgaHJmOsAuq8tDFlEOvg
3.从零开始理解大模型系列教程
https://mp.weixin.qq.com/s/PA35Fmd2CqyDWV__B-BtwA


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INFINI Agent v1.31.0 带来了本版本最重要的特性——Easysearch 安装向导。用户无需手动编辑任何配置文件，通过图形界面即可完成 Easysearch 集群的安装、配置和日常管理。

Easysearch 安装向导

一键拉起新集群

向导支持开发模式和生产模式两种方式创建 Easysearch 节点。用户只需填写集群名称、节点名称、监听地址、端口、数据目录等基本信息，向导便会自动完成软件下载、JDK 配置、安全证书生成、参数配置、插件安装、节点启动等全部步骤，并实时展示每一步的进度，支持随时暂停和恢复。


一键加入已有集群

通过粘贴现有集群提供的 Token，向导可自动从目标集群拉取证书、版本、插件等配置信息，完成新节点的安装和接入，全程无需手动复制任何证书文件。


安装前环境预检

向导在开始安装前会对当前机器进行全面检测，帮助用户提前发现潜在问题：

• 操作系统和 CPU 架构是否受支持
  
• 内存是否满足推荐要求
  
• 端口是否已被占用
  
• 数据目录磁盘空间是否充足、路径是否可写
  
• 系统参数（文件描述符限制、内核 max_map_count 等）是否满足 Easysearch 运行需求
  
• TLS 证书填写后实时校验有效性，包括证书链完整性和过期时间
  
  
  
  

  TLS 安全证书灵活配置
  

  
  支持三种证书配置方式，满足不同安全需求：
  
  

• 自动生成：向导一键生成自签名证书，无需任何证书知识
  
• 手动上传（共享）：为 HTTP 和节点通信层提供同一套证书
  
• 手动上传（分离）：为 HTTP 层和节点通信层分别提供独立证书
  
  
  
  

  完整的服务生命周期管理
  

  
  集群建好后，向导提供持续的管理能力：
  
  

• 启动、停止、重启 Easysearch 节点
  
  
  
  
• 在线安装和卸载插件
  
  
  
  
• 在线编辑配置，包括 easysearch.yml、JVM 参数、日志配置、证书配置
  
  
  
  
• 在线日志排查：内置日志阅读器，支持查看节点日志文件列表，并提供类似 tail -f 的自动滚动功能，无需登录服务器即可快速定位报错。”
  
  
  
  

  网络受限环境支持
  

  
  针对无法直接访问外网的环境，向导支持配置 HTTP 代理，所有软件包（Easysearch、JDK、插件）均可通过代理下载，并提供连通性测试功能。
  
  
  
  

  获取新版本
  

  
  INFINI Agent v1.31.0 已正式发布，欢迎升级体验：
  
  

• [下载地址](https://release.infinilabs.com/agent/stable/)
  
• [用户手册](https://docs.infinilabs.com/ea ... ement/)

1.告别向量模型！TreeSearch 让文档检索回归本质
https://mp.weixin.qq.com/s/k2HHfziaAoQUF_FVWfrRMg


2.斯坦福李飞飞团队实锤：GPT-5、Gemini、Claude根本没在「看图」！拔掉图片照样拿80%高分，30亿小模型吊打所有视觉大模型
https://mp.weixin.qq.com/s/yoOoNDC0DiJ0SgPdTr9n0Q


3.Prometheus Remote Write 在 Elasticsearch 中的摄取原理
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 71770



编辑：kin122    
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1. 当红炸子PG在文本搜索能和ES掰腕子吗？（需要梯子）
https://medium.com/%40rosgluk/ ... 29dc0

2. AWS OpenSearch TLS 升级生存指南（需要梯子）
https://aws.plainenglish.io/su ... b5811

3. starrocks在实时分析领域比es强，你同意吗？（需要梯子）
https://medium.com/%40indomita ... e5eae

编辑：斯蒂文
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1. Elasticsearch：快速近似 ES|QL - 第一部分
https://elasticstack.blog.csdn ... 32467

2. Streams 如何在几秒内生成日志管道
https://elasticstack.blog.csdn ... 47967

3. 深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践
https://mp.weixin.qq.com/s/JycTfNd7EnmWCnJK-QCf0Q

4. 一文搞懂Hermes：新顶流Agent如何从经验中自我进化
https://mp.weixin.qq.com/s/yHva-zLaRTxe8b4HSUr86Q

5. 从 Vibe Coding 到范式编程：用 Spec 打造淘系交易的 AI 领域专家
https://mp.weixin.qq.com/s/s4IVundC5cj61iY8rahA0A

编辑：Muse
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1、告别向量模型！TreeSearch 让文档检索回归本质
https://mp.weixin.qq.com/s/k2HHfziaAoQUF_FVWfrRMg

2、同样 1.5万 条重规则，Percolate Query 比 Easysearch 慢 21.8 倍——Heavy-OR 场景实测
https://infinilabs.cn/blog/202 ... mark/

3、如何比较两个 Elasticsearch 索引并找出缺失的文档
https://my.oschina.net/u/3343882/blog/19575330

编辑：Fred
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15,000 条 heavy-OR 规则，200,000 条文档，同一台机器：Easysearch 在线规则引擎全流程 11.68 秒，Percolate Query 仅搜索阶段就跑了 254.30 秒——慢了 21.8 倍。

在"规则先存、文档后到"这类场景下，Percolate Query 的延迟会随规则数量和复杂度的增长快速恶化。规则涨到数千条后，每批文档匹配的耗时可以从秒级攀升至几分钟。这类问题换索引参数、调批次大小、精简 DSL，都治标不治本，根子在执行模型本身。

本文通过一组 heavy-OR 基准测试，量化两种方案的实际差距。

测试配置

测试在同一台主机上运行，使用同一套规则文本和文档样本。Percolate Query 的查询条件由相同规则翻译而来，保证两侧规则语义一致。

| 参数 | 值 |
| :------------- | ------------------------: |
| 规则总数 | 15,000 |
| 文档总数 | 200,000 |
| 批次大小 | 10,000 / 批 |
| 重规则数量 | 2,500 条大 OR 热点规则 |
| 单条大 OR 规模 | 随机 50 ～ 500 个 OR 条件 |

测试结果

| 路径 | 用时 |
| :------------------------- | ------------: |
| 纯写入 plain_bulk | 6.025535s |
| 在线规则引擎 rules_only | 11.684568s |
| Percolate Query 搜索阶段 | 254.304583s |

具体指标：

- Easysearch 在线规则引擎全流程：`11.68s`
- Percolate Query 搜索阶段：`254.30s`
- 差值：`242.62s`
- 倍数：`21.76 倍`
- 每批（10,000 文档）平均耗时：Easysearch 约 `0.49s`，Percolate Query 约 `12.69s`

## 开启规则引擎的增量成本

规则匹配会对写入链路产生多少额外开销，是评估在线规则引擎可行性的重要指标之一。



与之对比，Percolate Query 仅搜索阶段就需要 `254.30s`。换言之，Easysearch 在线规则引擎把规则匹配叠加进写入流程，新增成本约为 Percolate Query 搜索耗时的 **1/44.9**。

## 只看匹配引擎本体

上一组数据（11.68s vs 254.30s）包含了 Easysearch 的在线写入、bulk 解析和索引处理等通用开销。为了单独衡量规则匹配引擎自身的性能，我们用 Java 直调 JNI 做了一次离线 match，绕过写入链路，只跑规则匹配逻辑。

| 路径 | 用时 |
| :---------------------------- | ------------: |
| Easysearch 纯匹配（JNI 离线） | `5.046934s` |
| Percolate Query 搜索阶段 | `254.304583s` |



这组数据说明两点：Easysearch 的性能优势并非来自写入链路的整合效率，即便剔除通用写入成本，规则匹配引擎本体与 Percolate Query 之间依然存在约 50 倍的差距。

## 为什么 Percolate Query 会慢

根因在执行模型，OR 条件多只是放大器。

每批文档到达时，Percolate Query 都要走完这套流程：

1. 把文档放进临时内存索引
2. 基于规则中的 terms 筛选候选规则
3. 对候选规则逐条验证

以本次测试为例，各阶段耗时分布如下：

- 规则翻译：`9.560294s`
- 规则导入：`7.451857s`
- percolate 搜索：`254.304583s`

搜索阶段是每批文档都必须重新支付的代价。

Heavy-OR 规则在这套流程里两头放大：规则覆盖面广，候选集更难剪掉；单条规则条件多，逐条验证也更重。

Easysearch 规则引擎把规则提前编译好，文档到达后直接匹配，不走这套每批重建的流程，差距就在这里。

---

## 适用场景

以下场景对规则匹配的吞吐和延迟要求较高，是 Easysearch 在线规则引擎的典型适用范围：

- **内容审核**：规则持续增长且复杂度高，需要稳定的处理吞吐，对单批延迟敏感。
- **舆情监测**：热点词、别名、邻近词组合多，规则天然形成大 OR 结构，是 Percolate Query 最容易触及性能瓶颈的场景。
- **广告定向**：人群包条件不断叠加，文档流量高，规则匹配需要足够轻量，避免影响整条投放链路。
- **告警规则**：延迟直接影响告警有效性，规则命中需要尽量贴近文档写入时刻。
- **实时反欺诈**：规则复杂、变更频繁、吞吐高，要求文档到达后立即完成判断。

## 小结

在本次 heavy-OR 基准测试中：

- 相同规则集（15,000 条）和文档量（200,000 条），Easysearch 在线规则引擎全流程耗时 **11.68s**，Percolate Query 仅搜索阶段耗时 **254.30s**，相差 **21.8 倍**。
- 开启规则引擎带来的写入链路增量成本为 **5.66s**，约为 Percolate Query 搜索阶段耗时的 **1/44.9**。
- 剔除写入通用开销后，规则匹配引擎本体的差距约为 **50 倍**。

如果你的业务已经有 Percolate Query 延迟随规则增长持续上升的问题，不用看 demo 数据——把你线上最重的那批规则拿出来，跑一次就知道差距在哪。

规则引擎功能当前需要试用 License。你可以先下载 Easysearch：<https://infinilabs.cn/download>，再联系售前申请试用 License 并获取开通指引。

## 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：张磊，极限科技（INFINI Labs）搜索引擎研发负责人，对 Elasticsearch 和 Lucene 源码比较熟悉，目前主要负责公司的 Easysearch 产品的研发以及客户服务工作。

---

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4.在DeepSearch中用DeepSeek-R1来做动作决策会更好么？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1911441996985373763

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编辑：kin122    
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1. 拿ES管理Agent的记忆，一搞一个不吱声啊（需要梯子）
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2. 妹想到吧，ES 害自带安全预警呢（需要梯子）
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3. 听我给你讲讲ES 这么流行的核心原因（需要梯子）
https://medium.com/%40seymadog ... 45fa5

编辑：斯蒂文
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