1.向量数据库：两种度量空间？一个算法搞定！
https://mp.weixin.qq.com/s/pLoZODAnKsosxIuLpv1V0A

2.千亿级向量索引的秘密武器：一文详解蚂蚁集团的工程实践和开源突破
https://mp.weixin.qq.com/s/ksxfXCRqGas1gLAycr1P4A

3.还在用 ELK？你已经 Out 了
https://mp.weixin.qq.com/s/mOvHuL1gEid9sGcjRYKmKQ


编辑：kin122 
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1.使用压缩有限状态机对本地 LLM 进行快速 JSON 解码
https://lmsys.org/blog/2024-02-05-compressed-fsm/
2.Elasticsearch 中的大型文档分块 - 递归分块策略
https://www.elastic.co/search- ... lines
3.OpenTelemetry × Elastic Observability 系列（一）：整体架构介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/h8D1Z8_bI8GcM8kwyNlZeA
4.原理&图解vLLM Automatic Prefix Cache(RadixAttention): 首Token时延优化
https://zhuanlan.zhihu.com/p/693556044

编辑：Se7en
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1、OpenAI 发布了两项 ChatGPT 新功能：「连接器（Connectors）」与「记录模式（Record Mode）」
https://mp.weixin.qq.com/s/2x_z04W-_mjKpqpWcmZPzA

2、私有知识库 Coco AI 实战（五）：打造 ES 新特性查询助手
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 27174

3、私有知识库 Coco AI 实战（六）：打造 ES Mapping 小助手
https://blog.csdn.net/yangmf20 ... 27210

4、向量配方：使用 OpenSearch 构建混合搜索应用
https://opensearch.org/blog/re ... earch

5、使用 Logstash 迁移 MongoDB 数据到 Easysearch
https://infinilabs.cn/blog/202 ... stash

编辑：Fred
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1、使用 Elastic Cloud Hosted 优化长期数据保留：确保政府合规性和效率
https://mp.weixin.qq.com/s/tzCQHfRP7Yi8L-PKePAT_g

2、Elasticsearch与milvus作为RAG向量库怎么选
https://mp.weixin.qq.com/s/njh3mOed7SP_OmdWxVuWIQ

3、向量数据库--基于图的近似最近邻搜索
https://mp.weixin.qq.com/s/vDIwUq7xYG_d3KolI6Nhig

4、Qwen3新成员：Embedding系列模型登场！
https://mp.weixin.qq.com/s/ArLFeE6oTk0UwxwW5WHtjA

5、Response指南：为什么90%的多模态RAG，一做就会，一用就废？
https://mp.weixin.qq.com/s/ARKRV3No9orWPL9E_J7UJQ

编辑：Muse
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1. 在phonepe，我们这样用ES（需要梯子）
https://medium.com/%40nitishgo ... 04805
2. 你们也遇到过field映射的问题吗？（需要梯子）
https://medium.com/%40gireesha ... e1032
3. 来看看老司机是怎么无痛集群重启的（需要梯子）
https://medium.com/softtechas/ ... 99b0e
编辑：斯蒂文
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1.南方政务行业Flink写入大规模ES集群(100节点)故障问题定位解决
https://mp.weixin.qq.com/s/jweFzFp9GN56KbV7ChlLkQ

2.运维快看！如何基于Deepseek打造日志分析智能系统？
https://mp.weixin.qq.com/s/nzgbFqorPE2bNvGQ0lcSkA

3.节省 90% 存储！源码级揭秘腾讯云 ES 向量搜索的优化之道
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 63465

4.ES8 向量功能窥探系列（一）：混合搜索功能初探与增强
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 09817

5.ES8 向量功能窥探系列（二）：向量数据的存储与优化
https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 10255



编辑：kin122 
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在之前的博客《[从 Elasticsearch 迁移到 Easysearch 指引](https://infinilabs.cn/blog/202 ... earch/)》中介绍过如何把索引从 Elasticsearch 迁移到 Easysearch。有时候想临时从 Elasticsearch 迁移点儿数据做测试，数据量不大，也可尝试使用 Reindex From Remote 的方法。

测试环境介绍

本次主要测试从远程集群索引数据，reindex 还有很多其他使用方式，详情请参考[官方文档](https://docs.infinilabs.com/ea ... -data/)。

• [Easysearch](https://infinilabs.cn/products/easysearch/) 版本：1.10.0，监听 localhost:9200
  
• Elasticsearch 版本：6.8.23，监听 localhost:9201
  
• [INFINI Console](https://infinilabs.cn/products/console/) 版本：1.25.1（运行 reindex 命令用）
  
  

  Reindex API
  

  
  Reindex 可以从本地或远程集群将源索引数据写入本地目标索引。使用简单，有以下注意点：
  
  

• 源索引启用 _source ，这个默认都是启用的
  
• 在调用 _reindex 之前，应该先创建、配置目标索引
  
• 如果源索引在远程集群，必须在 easysearch.yml 中配置 reindex.remote.whitelist 设置
  
• 使用 POST 调用
  
  

  测试过程
  

  
  我们先不设置白名单，直接从远程集群 reindex 看看会怎样。
  
  
  报错提示 localhost:9201 不在 reindex.remote.whitelist 中。
  
  正常操作步骤
  
  

  1. 编辑 Easysearch 配置文件 easysearch.yml，添加白名单，重启生效。
     
     plain<br /> reindex.remote.whitelist: [localhost:9201]<br />
     
     
  2. 建立目标索引，指定 setting 和 mapping
     
     reindex 不会复制源索引的 setting 和 mapping，需要提前创建目标索引，否则会使用默认设置。
     
     
  3. 执行 reindex 命令
     
     
     
     执行成功。需要注意的是，如果数据量比较大，reindex 命令会超时，这个没关系，任务会继续在后台执行。也可以在执行 reindex 的时候添加参数 wait_for_completion=false 不等待执行完成，直接返回任务 id。
     
     plain<br /> POST _reindex?wait_for_completion=false<br />
     
     
     
     针对有认证的集群，reindex 可以指定以下选项：
     
     
     
     

     总结
     

     
     针对临时数据量不大的场景可尝试使用 reindex 迁移数据。如果数据量大了，reindex 迁移速度不是很高效，而且如果中途出现错误迁移中断了，需要重新 reindex 不方便，建议使用 [INFINI Console 进行数据迁移](https://docs.infinilabs.com/co ... ation/)。
     
     

     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。
     原文：https://infinilabs.cn/blog/202 ... mote/

1.Nacos MCP Router 新版发布：支持 Docker 远程部署，多通信协议相互转换
https://mp.weixin.qq.com/s/PceGq8MIwda6tVYfoMy1iw
2.Prefix Caching 详解：实现 KV Cache 的跨请求高效复用
https://mp.weixin.qq.com/s/_FnXC7hiQtwyzU-ISvU0CA
3.MCP Server 之旅第 5 站：服务鉴权体系解密
https://mp.weixin.qq.com/s/C1d_uPAXQ38Pe1nFdrB1nQ
4.vLLM中的推测式解码技术
https://www.bilibili.com/video/BV1hMj4zDEax

编辑：Se7en
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1. 搜索系统分布式事务实战（需要梯子）
https://godfreym.medium.com/cr ... 42509
https://godfreym.medium.com/cr ... 496c9
2. ES node 里的热线程了解下？（需要梯子）
https://medium.com/%40stefnest ... ab4e7
3. 拿Helm在K8S里装ES全家（需要梯子）
https://medium.com/%40mehmetka ... 37da6
编辑：斯蒂文
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1、Easysearch 索引备份之 Clone API
https://infinilabs.cn/blog/202 ... -api/

2、私有知识库 Coco AI 实战（一）：Coco Server Linux 平台部署
https://infinilabs.cn/blog/202 ... on-1/、

3、风口|继MoE、MCP与A2A之后，下一个模型协作风口是MoA
https://mp.weixin.qq.com/s/_yv9gdBKv1yDK0rQNtbbiQ

4、干货：手把手搭建ElasticSearch日志监控告警
https://mp.weixin.qq.com/s/JH2AIAnxdFSPhsG7h-9y_g

5、搭建持久化的 INFINI Console 与 Easysearch 容器环境
https://infinilabs.cn/blog/202 ... cker/

编辑：Muse
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在日常运维 Easysearch 的过程中，备份数据是一项重要工作。为了确保数据安全和业务连续性，我们可能需要了解并掌握多种备份索引的方法，以便应对不同的场景。我们先梳理下常用的备份方法有哪些。

Snapshot

Easysearch 的 Snapshot（快照） 是一种官方支持的集群数据备份与恢复机制，通过将索引数据、集群状态（如设置、模板）和分片分配信息保存到外部存储仓库（如本地文件系统、AWS S3、华为云 OBS 等）实现全量或增量备份。其核心原理是复制索引的 Lucene 分片文件，并利用段文件（Segment）的不可变性实现增量存储优化。

快照的优点包括：

1. 高效性：增量备份仅存储新增或修改的段文件，显著节省存储空间和网络传输成本；
   
2. 可靠性：支持跨集群恢复和灾难性故障修复，避免直接拷贝数据目录导致的数据不一致风险；
   
3. 灵活性：可指定备份特定索引，并支持版本兼容性恢复（需遵循版本匹配规则）；
   
4. 自动化：通过策略（Snapshot Policy）实现定时备份管理。
   
   缺点则包括：
   
   
5. 时效性限制：无法实现实时备份，是一种 PIT (Point in Time) 备份；
   
6. 需预先配置：需预先注册仓库并确保存储系统可用性；
   
7. 恢复约束：恢复时需关闭或删除目标索引，或恢复时修改索引名称；
   
8. 依赖主分片状态：若主分片不可用（如节点故障），快照任务会失败。
   
   总体而言，Snapshot 是生产环境首选的备份方案，尤其适合大规模数据归档和跨环境迁移，但需权衡备份频率与存储成本。详情可以参考[文档](https://infinilabs.cn/blog/202 ... ackup/)。
   
   

   Reindex
   

   
   Easysearch 的 Reindex 是一种通过 API 将数据从一个索引复制到另一个索引的备份方法，适用于同集群或跨集群的数据迁移与重建。其核心操作是使用 POST _reindex 命令将源索引的文档批量读取并写入目标索引。备份时需确保目标索引的 Mapping 与源索引兼容（字段类型一致），并通过 size 参数控制批量处理量（如 "size": 2000）以优化性能。对于跨集群备份，需在目标集群配置文件中添加源集群 IP 白名单（reindex.remote.whitelist）并提供认证信息，详情可以参考[文档](https://infinilabs.cn/blog/202 ... emote/)。
   
   优点：
   
   

9. 灵活性：支持通过 query 参数筛选特定数据备份（如仅迁移某字段值符合条件的数据）；
   
10. 无缝整合：可在目标索引中修改索引结构（如分片数、字段类型）；
    
11. 并发及限流：支持设置并发度和限流阈值，适应不同的场景；
    
12. 操作便捷：无需额外存储配置，适合临时备份或小规模迁移。
    
    缺点：
    
    
13. 资源消耗大：reindex 本质是数据写入，要占用 CPU、内存和磁盘 IO，可能影响集群性能；
    
14. 网络依赖：跨集群备份依赖网络带宽，高延迟或带宽不足会显著拖慢速度；
    
15. 中断风险：reindex 一旦中途报错，无法继续重试，只能从头再来；
    
16. 时效性局限：备份完成后新增数据需手动触发二次迁移，无法实现实时同步。
    
    建议在低峰期执行 Reindex，并优先采用快照（Snapshot）进行生产环境长期备份，Reindex 更适合索引结构调整或小规模数据迁移场景。
    
    

    工具备份
    

    
    还有些工具支持将 Easyearch 的索引数据备份成一个文件，比如 elasticsearch-dump、Logstash 等。数据量较大的情况下，这些工具可能会有效率问题，一般在特定场景下有用，在此不展开介绍。
    
    

    Clone API
    

    
    Easysearch 的 Clone API 并不是传统意义上的备份工具，其核心设计目标是通过复制索引的底层段文件（Segment）快速生成一个与原索引数据一致的新索引，包括源索引是 Mapping 和 Setting 也一起复制。
    
    具体操作步骤如下：
    
    

17. 设置源索引为只读状态
    
    bash<br /> PUT /.infini_metrics-000004/_settings<br /> {<br /> "settings": {<br /> "index.blocks.write": true<br /> }<br /> }<br />
    
    
    
    
18. 执行 Clone 操作
    
    bash<br /> POST .infini_metrics-000004/_clone/backup_infini_metrics-000004<br />
    
    
    
    
19. 设置源索引和新索引为可读写状态
    
    复制是新索引也会是只可读状态，大家根据需要选择是否都改成可读写状态。
    
    bash<br /> PUT /.infini_metrics-000004,backup_infini_metrics-000004/_settings<br /> {<br /> "settings": {<br /> "index.blocks.write": null<br /> }<br /> }<br />
    
    
    
    优点：
    
    
    • 极速复制：直接复用底层段文件，无需重写数据，适用于大数据量快速复制。
      
    • 保留定义: 直接使用源索引的 Setting 和 Mapping。
      
    • 存储优化：可调整目标索引的副本数，节省资源。
      
      缺点：
      
      
    • 业务影响：克隆前需修改源索引为只可读，导致写入中断，影响服务可用性。
      
    • 不够灵活：沿用源索引 Setting 和 Mapping 无法修改（副本数可修改）。
      
    • 扩展性不足：不能跨集群，目标索引只能在本集群。
      
      Clone API 有自己鲜明的特点，对比 Snapshot，它不用恢复过程，目标索引直接在集群中了。对比 Reindex，它无需重写数据和先创建索引，更加高效。在特定场景下非常有用，也可以搭配其他备份方法一起使用。
      
      

      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。
      原文：https://infinilabs.cn/blog/202 ... -api/


在生成式 AI 快速演进的今天，企业如何构建智能、高效、安全的搜索与交互系统，已成为提升信息利用效率与用户体验的关键。本次 Workshop 聚焦于极限科技推出的 Coco AI —— 一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，带您深入了解其核心能力、技术架构与落地实践。

无论您是希望提升组织内部搜索效率的 IT 管理者，构建智能化办公系统的产品/研发团队，还是关注 AI 技术落地的开发者与创业者，本次活动都将带来满满干货，是一次不可错过的学习与交流机会。

活动时间：2025 年 7 月 10 日 13:30 ～ 17:30
活动地点：上海静安武宁南路 1 号 WeWork(越商大厦)三楼
报名链接：<https://hdxu.cn/1ffb5>;

内容摘要

• 企业多源异构数据的统一搜索方案
  
• Coco AI 如何构建类 ChatGPT 式智能问答助手
  
• Demo 演示：Coco AI 实现企业内部文档语义搜索与智能对话
  
• 案例实战：用 Coco AI 打造 Elasticsearch 智能助手
  
• 开源生态如何推动 Coco AI 持续创新
  
• 下一代企业 AI 搜索的演进趋势与 Coco AI 路线图
  
  

  关于 Coco AI
  

  
  Coco AI - 为现代团队打造的统一搜索与 AI 智能助手
  
  Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。
  
  
  
  现代企业的三大痛点：
  
  

  1. 数据分散，信息孤岛严重
     企业数据散落在本地文件系统、云存储（如 S3）、协作工具（如 Notion、Google Workspace）、知识平台（如语雀）、以及代码仓库（如 GitHub）等多个系统中。员工在多个平台之间频繁切换，导致信息获取效率低下，工作成本居高不下。
     
     
  2. 数据敏感，安全与隐私风险高
     企业数据往往涉及敏感信息，不适合上云或调用公有云的大模型服务。像豆包、纳米搜索、Kimi 等流行 AI 工具由于无法部署在本地，难以在企业环境中落地使用。
     
     
  3. 数据沉睡，知识难以利用
     企业多年积累的大量文档和资料，静静躺在角落却难以调用。传统知识管理依赖人工整理，效率低下，维护困难，知识资产无法真正发挥价值。
     
     Coco AI 解决方案：
     
     
• 统一搜索入口，跨平台连接数据：支持连接本地与云端多种数据源，包括文件、协作平台、知识库、代码仓库等，一站式搜索和信息聚合。
  
• 私有化部署，保障数据安全：完全开源，自主可控，可私有部署，数据不出企业，满足高安全、高合规场景需求。
  
• 融合大模型，构建智能助手：接入 DeepSeek 等先进大模型，支持语义理解、自然语言问答、智能推荐，激活沉睡数据，打造真正“会思考”的企业知识中枢。
  
  以下是 Coco AI 项目地址, 可以先睹为快, 欢迎 Star 转发分享~
  
  项目主页：
  
  
• <https://coco.rs>;
  
  开源地址：
  
  
• <https://github.com/infinilabs/coco-app>;
  
• <https://github.com/infinilabs/coco-server>;
  
  

  参会提示
  

  
  

• 请务必自备电脑；
  
• 如有任何疑问可添加 INFINI Labs 小助手（微信号: INFINI-Labs）进行联系
  


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，其中 Coco AI 新增插件商店，方便用户安装和卸载插件，重构了搜索 API，优化聊天展示等，进一步提升 AI 搜索能力、易用性。

以下为详细更新介绍：

Coco AI v0.6

Coco AI 是一款完全开源、专注于混合云平台的企业级 AI 搜索与智能助手系统。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，颠覆了企业访问和获取信息的方式和途径；同时 Coco AI 利用大模型能力和机器学习技术，能够为每个用户创建个性化知识图谱，进而优化个人及公司决策协作流程。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.6

功能更新

• 添加插件商店 #699
  
  
  
  
  
• 历史列表支持快捷键操作（选择、删除等） #700
  
• 添加 「检查更新」按钮 #701
  
• 添加 app 索引重建按钮来索引最新的 app #719
  
  

  问题修复
  

  
  

• 快速 AI 状态进行同步 #693
  
• 打开/关闭插件应该也设置/取消快捷键 #691
  
• 在 refresh 时，将在线的 Coco server 重新添加会搜索列表 #696
  
• 输入框支持空格输入进行检索 #709
  
• 搜索右键菜单失效问题 #713
  
• 搜索窗口在搜索界面，底边栏提示消息错误的问题 #722
  
  

  优化改进
  

  
  

• 插件的唯一标识变更为「作者 ID/插件 ID」 #643
  
• 重构了搜索 API #679
  
• 继续聊天展示优化 #690
  
• 服务器列表支持快捷键 enter 选择 #692
  
• 添加最新版本检查消息展示 #703
  
• 在日志中记录插件命令的执行结果 #718
  
  

  Coco AI 服务端 v0.6
  

  
  

  问题修复
  

  
  

• 从 assistant search 中移除 manually_renamed_title
  
  

  INFINI Easysearch v1.13.1
  

  
  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
  

  
  

• 插件模块新增 dependencyModule 配置项，用于声明共享的 common 模块依赖
  
  

  问题修复
  

  
  

• 修复了前缀查询请求在只包含一个字符时的空指针错误
  
  

  优化改进
  

  
  

• 精简了部署后的 modules 和 plugins 大小
  
  

  INFINI Framework v1.1.9
  

  
  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：
  
  

  问题修复
  

  
  

• 没有响应体的 response 不允许携带 trailers(#158)
  
  

  优化改进
  

  
  

• 重构错误处理逻辑 (#157)
  
• 更新 Makefile (#156)
  
  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！
  
  
• [Coco AI App](https://docs.infinilabs.com/co ... notes/)
  
• [Coco AI Server](https://docs.infinilabs.com/co ... notes/)
  
• [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。
  
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  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>;