1.15分钟人工智能历史之旅（搭梯）
https://ai.plainenglish.io/a-1 ... 15228

2.欢迎来到AI幻觉博物馆（搭梯）
https://ai.plainenglish.io/wel ... 85827

3.利用 ElasticSearch 的强大功能进行 AirBnB 数据分析的分步指南（搭梯）
https://medium.com/%40ernestod ... 9d871



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1. 手搓了个山寨ChatGPT系统不配个ES的可观测宇宙吗（需要梯子）
https://medium.com/%40contact2 ... c0d63

2. 这小哥在记录用Rust撸搜索引擎，码住先（需要梯子）
https://medium.com/@karri.balu2339

3. ILM 能让你的数据优雅的老去吗？（需要梯子）
https://medium.com/kocsistem/i ... 01ce8

编辑：斯蒂文
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1、Observability：如何在隔离环境中部署 Elastic Agents
https://elasticstack.blog.csdn ... 40009

2、Elasticsearch：Semantic text 字段类型
https://elasticstack.blog.csdn ... 88674

3、使用 ES|QL COMPLETION + 一个 LLM 在 5 分钟内编写一个 Chuck Norris 事实生成器
https://elasticstack.blog.csdn ... 73787

4、将 agents 连接到 Elasticsearch 使用模型上下文协议 - docker
https://elasticstack.blog.csdn ... 51617

5、从炼金术到工程学：在AI浪潮中，我们如何告别RAG，拥抱真正的“上下文工程”？
https://mp.weixin.qq.com/s/bZbiMDnKMEvKx18MVTYkBA

编辑：Muse
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1、Easysearch 冷热架构实战
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 11796

2、Elasticsearch 索引字段删除，除了 Reindex 重建索引还有没有别的解决方案？
https://mp.weixin.qq.com/s/IJxEQc59t4kn6ex_YGmYAQ

3、别被“资本炒作”带坑里了！AI搜索!=向量搜索、相关性!=相似性
https://mp.weixin.qq.com/s/dZb ... %3D16

4、APM 系列（一）：Skywalking 与 Easyearch 集成
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 57384

5、Coco AI 嵌入式 AI 搜索 | 1分钟部署攻略
https://www.bilibili.com/video/BV17HZ4YoEpu/

编辑：Fred    
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1.Claude Code 背后的秘密：为什么它能秒杀其他 AI 编程助手
https://mp.weixin.qq.com/s/6zDiDtnVwxNsqQjmkhZ-iA
2.基于 NVIDIA Dynamo 的分布式 LLM 推理：架构、特性与部署实践
https://b23.tv/o5EzNoV
3.我不给人做产品，给 Agent 做
https://mp.weixin.qq.com/s/gIHoE32VuvlXlGoLe5kCpg

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1.得物向量数据库落地实践
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1936378091468461662

2.Elasticsearch：什么是神经网络？
https://elasticstack.blog.csdn ... 34162

3.向后索引：1930 年代词典编纂者如何使用索引卡构建矢量搜索（搭梯）
https://medium.com/%40mfbaig35 ... 439b0




编辑：kin122    
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1. Devops的APM利器何在？（需要梯子）
https://medium.com/%40hanxuyan ... 7fc9f
2. 用本地SSD做存储？原来这么能省，老板睡觉都笑醒了（需要梯子）
https://blog.indiamart.com/per ... 14312
3. 要不，在.net 8里把日志结构化起来？（需要梯子）
https://yisusvii.medium.com/st ... 62e4b
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1、加速你的故障排查：使用 Elasticsearch 构建家电手册的 RAG 应用
https://elasticstack.blog.csdn ... 74533

2、使用 Ragas 评估你的 Elasticsearch LLM 应用
https://elasticstack.blog.csdn ... 99487

3、什么是 AI（人工智能）？
https://elasticstack.blog.csdn ... 33166

4、Elasticsearch：什么是神经网络？
https://elasticstack.blog.csdn ... 34162

5、传统 AI 与生成式 AI：IT 领导者指南
https://elasticstack.blog.csdn ... 33120

编辑：Muse
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1.Agent 开发的上半场: 环境、Tools 和 Context 如何决定 Agent 
https://mp.weixin.qq.com/s/MjrqK_PzUJPNr1m5TW4wJA
2.关于 AI Infra 的一切
https://mp.weixin.qq.com/s/kYcpdBpem1UCOXamlgMZAg
3.向量索引的混合查询方法，你选对了吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/zHvGQtf3IDSqCM67byqjEA

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1.Elasticsearch 插件用于 UBI：分析用户搜索行为
https://cloud.tencent.com/deve ... 51491

2.Lucene、Elasticsearch 和 OpenSearch 中的分词器和组件重用（搭梯）
https://medium.com/%40dk02315/ ... 146d6

3.深入 Lucene（ feat. JVM, Translog, PageCache, Segment）（搭梯）
https://medium.com/%40dk02315/ ... 63a17


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1. 电子商务实时数据流，搞起！（需要梯子）
https://medium.com/%40jushijun ... 02f77
2. K8s + ES 全家之日志的最佳实践（需要梯子）
https://medium.com/%40GiantSwa ... e0aac
3. 安全团队这下厉害了，可以通过ES做AI赋能了！（需要梯子）
https://medium.com/%40mj_42592 ... 9d530
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1. Elasticsearch 分片和副本：实用指南
https://elasticstack.blog.csdn ... 11903

2. Elasticsearch：使用 Gradio 来创建一个简单的 RAG 应用界面
https://elasticstack.blog.csdn ... 25926

3. Elasticsearch：如何使用 Qwen3 来做向量搜索
https://elasticstack.blog.csdn ... 97604

4. 失败存储：查看未成功的内容
https://elasticstack.blog.csdn ... 80914

5. 如何使用 Ollama 在本地设置并运行 Qwen3
https://elasticstack.blog.csdn ... 45266

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1.浅谈基于 Kubernetes 的 LLM 分布式推理框架架构
https://mp.weixin.qq.com/s/5Q2Rjg6YKs7V9kOL41eACQ
2.通过PD分离实现LLM服务中的最大有效吞吐量
https://mp.weixin.qq.com/s/ghwWhsLNd8lyN4qHYIpVzQ
3.哈希、存储、连接：使用 ES|QL LOOKUP JOIN 进行日志重复数据删除的现代解决方案
https://www.elastic.co/blog/lo ... -join

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1.使用大型语言模型将非结构化文本转换为交互式知识图谱（搭梯）
https://medium.com/%40john0113 ... ebd8c

2.Elasticsearch：在向量搜索中使用 Direct IO
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 78165

3.Kibana 与 Grafana 与 Knowi （搭梯）
https://medium.com/geekculture ... 2df1f




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近日，从大洋彼岸传来捷报：极限数据（北京）科技有限公司于 2023 年申请的 PCT 国际专利《Data Partitioning Method and Data Processing Method》，已于 2025 年 7 月 1 日通过美国专利商标局（USPTO）审查，正式获得美国发明专利授权（专利号：US12,346,590 B2）。这标志着极限科技在大数据存储与处理分析领域的技术创新再次获得国际权威认可。



本发明本专利提出了一种全新的数据分区及处理方法：通过文档唯一标识设计与二维拆分算法，实现基于数据感知的无限水平扩展，无需根据数据量预判分区数量，可从容应对未知海量数据的持续增长。相比传统分布式系统存储分区方式（如哈希分区、范围分区等），本发明在异构系统兼容性、动态扩容、写入压力缓解等方面表现更为优异，为全球化业务场景提供了高可用、高弹性的数据底座。

这项美国授权专利的获得，不仅进一步彰显了极限数据在大数据存储与分析领域的技术实力，也为后续海外市场的产品落地与商业拓展提供了强有力的知识产权保障。未来，我司将持续加大研发投入，以技术创新驱动产品升级，为全球用户带来更安全、更高效、更易用的数据探索与分析体验。

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>;