1. AIOps探索：做根因分析与其大费周章搞全链路不如做极简异常检测
https://mp.weixin.qq.com/s/1za6mPiw1U9i-ci9VaaA4A

2. 硅谷刷屏的ClawdBot，让Mac mini卖爆了！创始人爆料：一人开发、100% AI 写代码，全开源却留 0.00001% 给全网来 hack
https://mp.weixin.qq.com/s/jC6b0LsTeGHDJMO1uRRFWQ

3. 构建一个 Claude 代码代理技能：一个简单高效的项目记忆系统（搭梯）
https://medium.com/spillwave-s ... aff9e

4. Elasticsearch：使用 `best_compression` 提升搜索性能
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 18218

5. 什么是 JVector？(搭梯)
https://alain-airom.medium.com ... 9143e

6. JVector vs. Lucene vs. Faiss（搭梯）
https://alain-airom.medium.com ... 3cb6c

7. Jvector vs. HSNW（搭梯）
https://alain-airom.medium.com ... d25cb

8. Jvector 和 Python（搭梯）
https://alain-airom.medium.com ... b1f20



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1. 如何依赖ES帮忙监控kafka（需要梯子）
https://godfreym.medium.com/mo ... 250dd

2. 当我们想应对攻击我们要做什么（需要梯子）
https://seblhd.medium.com/att- ... 98e77

3. 做个基于ES的图片搜索引擎吧（需要梯子）
https://pub.towardsai.net/buil ... d9a64

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1.vLLM-Omni 是否会成为多模态推理的终极答案！
https://mp.weixin.qq.com/s/iYSZNTUAqGWZQG3TFUoTMw
2.构建开放智能体生态：AgentScope 如何用 A2A 协议与 Nacos 打通协作壁垒？
https://mp.weixin.qq.com/s/-pp43gOTkTtkuxAt_szFIw
3.使用 seekdb + PowerMem 构建多模态智能记忆系统 MemBox
https://mp.weixin.qq.com/s/2kPGKxVYq-iLXWO2lwaFpw

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1. 基于 Easysearch + Flip 的多模态图像搜索引擎系统实战指南
https://mp.weixin.qq.com/s/oLwXzusvKOy9qmqHp6DcOQ

2. 别再盲选了！RAG 向量数据库“八大金刚”终极横评：从 Milvus 到 LanceDB 谁最适合你？
https://mp.weixin.qq.com/s/pfTCGWKSU-ypqiiIDac9EA

3. 不会做RAG、agent的本地数据管理？都来学Claude Code！附深度拆解
https://mp.weixin.qq.com/s/9OJnRhtWzz7MtwP9XRJxKA

4. Elasticsearch：Jina Reader
https://elasticstack.blog.csdn ... 97660



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1. 我们把日志的开销降了90%你敢信（需要梯子）
https://medium.com/%40VeloDB_p ... 27e89

2. 我们是怎么给ES的CPU负载砍了一半的？（需要梯子）
https://medium.com/insiderengi ... 6d773

3. Opensearch 的无痛升级手册（以及undo）（需要梯子）
https://aws.plainenglish.io/th ... e4b41

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1、从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
https://mp.weixin.qq.com/s/zMnIrokMvdNI6gW-33-6xQ

2、使用 Elastic Agent Builder 和 MCP 实现 Agentic 参考架构
https://elasticstack.blog.csdn ... 05352

3、在 ES|QL 中的混合搜索和多阶段检索
https://elasticstack.blog.csdn ... 50993

4、使用 OpenTelemetry Collector 进行 TLS 证书监控
https://elasticstack.blog.csdn ... 45913

5、使用 Elastic Agent 混合摄取加速 Otel 采用
https://elasticstack.blog.csdn ... 44803

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1. 从 CLI 到 Chat：通过 Open WebUI 公开 AWS Strands Agents（搭梯）
https://aws.plainenglish.io/fr ... 41909

2. 构建多智能体云系统：使用 Strands Agents 进行 AI 专家的协调（搭梯）
https://medium.com/globant/orc ... ff2ee

3. 使用 Strands Agent Framework 构建 AI 代理的快速指南（搭梯）
https://chinsj.medium.com/quic ... 4c017

4. Elasticsearch：性能悖论 - 当更慢的代码并不会拖慢你
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 51004

5. 在 Elasticsearch 中通过乘法增强来影响 BM25 排名
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 82382

6. 如何通过个性化、分群感知排序来提升电商搜索相关性
https://elasticstack.blog.csdn ... 98807

7. 使用 Elasticsearch 的 Profile API 对比 dense vector 搜索性能
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 15338



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1. 用langchain + es 搞个智能体不（需要梯子）
https://www.elastic.co/search- ... earch

2. 用ES来驱动agent行不行？（需要梯子）
https://www.elastic.co/search- ... guide

3. 大声说，是谁让windows里的工具无所遁形呀？（需要梯子）
https://medium.com/%40szarubin ... a9316

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1、Nacos 生产级安全实践：精细化鉴权、灰度平滑过渡与全量操作审计
https://mp.weixin.qq.com/s/xi1CDRtgYmL8W5PEn7tXAw

2、使用 Elasticsearch 中的结构化输出创建可靠的 agents
https://elasticstack.blog.csdn ... 11541

3、如何使用 LangChain 和 Elasticsearch 构建 agent 知识库
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 85234

4、Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 52397

5、Elasticsearch：探索 CLIP 替代方案
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 22575

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1. 用ES全家，你需要知道这些（需要梯子）
https://medium.com/%40moditham ... f4674

2. 用ES+Kibana构建最棒的dashboard（需要梯子）
https://medium.com/%40alexsham ... 56493

3. 承担风险？来用osquery把它们抓出来（需要梯子）
https://detect.fyi/threat-hunt ... e735a

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1、圣诞树周围喵喵叫：用 Elastic Observability 跟踪虚拟猫
https://elasticstack.blog.csdn ... 51787

2、使用 LocalAI 和 Elasticsearch 构建本地 RAG 应用
https://elasticstack.blog.csdn ... 24721

3、更快、更清晰地在 Discover 中分析 traces
https://elasticstack.blog.csdn ... 24101

4、使用 Elastic Cloud Serverless 扩展批量索引
https://elasticstack.blog.csdn ... 23943

5、Elasticsearch：性能悖论 - 当更慢的代码并不会拖慢你
https://elasticstack.blog.csdn ... 51004

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1.漫谈 AI Infra｜消息队列在 AI 时代能做什么？
https://mp.weixin.qq.com/s/gr7 ... e%3D1
2.从开发者视角观察 OceanBase 开源的 AI 产品御三家
https://mp.weixin.qq.com/s/mLsSP_o9K6M8nHZIJa1QRg
3.vLLM-Omni 扩散缓存加速：TeaCache 与 Cache-DiT
https://mp.weixin.qq.com/s/Z382Re_iFEsACDLtQnMf-g

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1. 使用 Elasticsearch 的 Profile API 对比 dense vector 搜索性能
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 15338

2. 通过 Elasticsearch 中的 function score query 按利润和受欢迎程度提升电商搜索效果
https://elasticstack.blog.csdn ... 44357

3. 如何构建用于法律文件的极速矢量搜索
https://medium.com/%40adlumal/ ... d55ea

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1. 搞RAG？先试试ES吧！（需要梯子）
https://medium.com/%40jan.nctu ... bf22f

2. 人生中价值十亿的错误之配置错误（需要梯子）
https://blog.ironcorelabs.com/ ... -----

3. K8S中的ES之数据节点预热（需要梯子）
https://medium.com/daangn/runn ... -----

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1、通过 Elasticsearch 中的 function score query 按利润和受欢迎程度提升电商搜索效果
https://elasticstack.blog.csdn ... 44357

2、使用 LocalAI 和 Elasticsearch 构建本地 RAG 个人知识助手
https://elasticstack.blog.csdn ... 65475

3、使用 Node.js Elasticsearch 客户端索引大型 CSV 文件
https://elasticstack.blog.csdn ... 08761

4、Elasticsearch：构建一个 AI 驱动的电子邮件钓鱼检测
https://elasticstack.blog.csdn ... 92232

5、Kibana：使用 ES|QL 构建地图，对国家或地区的指标进行对比
https://elasticstack.blog.csdn ... 11567

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