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 ... ----- 编辑：斯蒂文 更多资讯：http://news.searchkit.cn

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

1. Mini-SGLang：一窥高效推理引擎的核心精髓 https://lmsys.org/blog/2025-12-17-minisgl/ 2.Encoder Disaggregation：让多模态推理服务的尾延迟更稳 https://mp.weixin.qq.com/s/96ErFSwmAezrfYcVRulA4g 3.Kubernetes 智能 Agent 运行时 https://mckinsey.github.io/agents-at-scale-ark/ 编辑：Se7en 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1. ES和他的朋友们是怎么做向量召回的？（需要梯子） https://medium.com/%40sekyouri ... 1aca6 2. VeloDB是ES的下一个挑战者吗？（需要梯子） https://medium.com/%40VeloDB_p ... d7567 3. 构建高性能检索系统，我们做对了什么？（需要梯子） https://itnext.io/golang-optim ... d90de 编辑：斯蒂文 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1、AutoOps 实际应用：调查 ECK 上的 Elasticsearch 集群性能 https://elasticstack.blog.csdn ... 66556 2、使用 Elastic Observability 排查你的 Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore https://elasticstack.blog.csdn ... 81416 3、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 4、Streams 处理：告别 Grok 的困扰 - 在 Streams 中解析你的日志 https://elasticstack.blog.csdn ... 38851 5、Elasticsearch：使用判断列表评估搜索查询相关性 https://elasticstack.blog.csdn ... 36745 编辑：Muse 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1. 分析了300万个泄露了的数据库之后，你需要知道这些（需要梯子） https://netlas.medium.com/i-an ... 3b09f 2. 拿DS、ollama和ES手搓一个本地RAG吧（需要梯子） https://somesh-rokz.medium.com ... fa1be 3. 规避掉ES的query错误，我们做对了什么（需要梯子） https://medium.com/%40stephane ... 550b8 编辑：斯蒂文 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1、使用 LangGraph.js 和 Elasticsearch 构建一个金融 AI 搜索工作流 https://elasticstack.blog.csdn ... 29259 2、先分块再向量化已经过时！先embedding再chunking才是王道 https://mp.weixin.qq.com/s/-CKRG3GmvoDvpN4Mu3KNjQ 3、EDB EPAS通过postgresql连接器同步数据到Elasticsearch https://mp.weixin.qq.com/s/828gKsVR3nHFsJAv-45m9g 4、从硅谷杀出来一个彻底开源的AI记忆系统，是真的优雅！ https://mp.weixin.qq.com/s/gwKIX2sWxl1hSg_UFmkljg 5、AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化 https://mp.weixin.qq.com/s/VXfNZM-jns-VrgLvtQj1Tg 编辑：Muse 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1.Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么 https://mp.weixin.qq.com/s/tXA ... e%3D1 2.告别 N-gram 调参：解密vLLM里的SuffixDecoding功能 https://mp.weixin.qq.com/s/92cY1er-sbRD38OtRbfwVg 3.Agent RFT 深度解析：如何让 AI 智能体自我进化 https://mp.weixin.qq.com/s/9ylgBXS28l-HO3soY8ytMA 编辑：Se7en 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1. 用 AI 解锁你搜索服务的潜能（需要梯子） https://medium.com/pickme-engi ... 46a9d 2. 手搓一个搜索引擎难吗？（需要梯子） https://karboosx.net/post/4eZx ... works 3. 把ES的数据导到qdrant，现在会了吧（需要梯子） https://pub.towardsai.net/how- ... ad1b8 编辑：斯蒂文 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1. Elastic SIEM 这么强的安全实验室还要啥自行车（需要梯子） https://medium.com/%40securenu ... f92b5 2. 5分钟就给你搜索引擎拉起来了，信不信？（需要梯子） https://medium.com/%40abel.ncm ... 05a61 3. 日志平台大掰头，这次你站谁？（需要梯子） https://medium.com/%40rostisla ... 1379b 编辑：斯蒂文 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1、使用 Elastic Agent Builder 和 GPT-OSS 构建一个用于 HR 的 AI agent https://elasticstack.blog.csdn ... 94401 2、混合搜索无需头疼：使用 retrievers 简化混合搜索 https://elasticstack.blog.csdn ... 35155 3、使用 LangChain 和 Elasticsearch 开发一个 agentic RAG 助手 https://elasticstack.blog.csdn ... 74725 4、Easysearch Python 客户端企业级实战——从 0 到 1 解决兼容性与连接难题 https://mp.weixin.qq.com/s/FnRUYVW_JEKerEAE1cJWlg 5、Structured RAG：解决传统 RAG 的准确性盲区 https://mp.weixin.qq.com/s/VsUgOdKl3PJSmqFhHnhReA 编辑：Muse 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1.伯克利等高校开源kvcached：KV缓存守护进程实现动态GPU共享，大幅提升GPU利用率，成本直降70% https://mp.weixin.qq.com/s/3XvI8uzD0UUnTUJ03KjKHg 2.OceanBase 年度发布会 Hands-on AI Workshop 回顾 https://mp.weixin.qq.com/s/5ZuqJzngFqxLJBqxItn5Cg 3.Speculators：生产级训练投机解码的标准化方案 https://mp.weixin.qq.com/s/ndmaREajMMWu79dyZeJj1w 4.Ray symmetric-run：让 vLLM 多节点部署更轻盈 https://mp.weixin.qq.com/s/1cZtyTDr97qLZ40VfOQ5xw 编辑：Se7en 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1、在 Elasticsearch 中实现带可观测性的 agentic 搜索以自动调优相关性 https://elasticstack.blog.csdn ... 50222 2、你的第一个 Elastic Agent：从单个查询到 AI 驱动的聊天（二） https://elasticstack.blog.csdn ... 64514 3、介绍一种新的向量存储格式：DiskBBQ https://mp.weixin.qq.com/s/CcDoX6AktlrKhTJuiJAsag 4、Elasticsearch 混合搜索 - Hybrid Search https://mp.weixin.qq.com/s/PW8W9UDuSCoYrQgVwRfmWQ 5、为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述 https://mp.weixin.qq.com/s/GJIjxwGQ0tMBj3if1FU9sw 编辑：Muse 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1、在 Kibana 中引入 Elasticsearch 查询规则界面 - 9.2 https://elasticstack.blog.csdn ... 58980 2、使用 Mastra 和 Elasticsearch 构建具有语义回忆功能的知识 agent https://elasticstack.blog.csdn ... 18025 3、从 Kubernetes 上的 Windows 容器中摄取 IIS 日志 https://elasticstack.blog.csdn ... 41232 4、“Elasticsearch api 难用的一批”，是吗？你看最新版本的官方文档了吗？ https://mp.weixin.qq.com/s/fMES2ktGm5wqvt5RTzIsiQ 5、十分钟速通大模型原理！从函数到神经网络 https://mp.weixin.qq.com/s/NBfN36tv_7TlJBA41OkqUA 编辑：Muse 更多资讯：http://news.searchkit.cn

1.上海交大 28 页论文：Context Engineering 2.0 的本质是“熵减” https://mp.weixin.qq.com/s/4MjtS-qUV19mnIfMgNbEdw 2.RAG 系统里面最难搞定的是哪个部分？ https://mp.weixin.qq.com/s/Qx8j5ttoLBNZVI5WhqBBiA 3.Cohere × vLLM：共享内存让多模态推理吞吐量提升70% https://mp.weixin.qq.com/s/--mJ81mDt0tu2jY77Tv5Rg 4.Gemini3.0发布,真有那么神？10个实测案例给你答案 https://mp.weixin.qq.com/s/pjz4nuKfizKWPWdMEDBcbg 编辑：Se7en 更多资讯：http://news.searchkit.cn