ElasticSearch保姆级教程安装
一、前言1.1 海量数据在海量数据中执行搜索功能时，如果使用MySQL，效率太低。1.2 全文检索在海量数据中执行搜索功能时，如果使用MySQL，效率太低。1.3 高亮显示将搜索关键字，以红色的字体展示。二、ES概述2.1 ES的介绍
ES是一个使用Java语言并且基于Lucene编写的搜索引擎框架，他提供了分布
搜索
从安装到代码提交：Git 远程协作中 90% 的问题都能在这里找到答案
工欲善其事，必先利其器。
目录
安装 Git 的步骤：
本地Git与远程仓库连接及操作全指南
一、本地仓库初始化与远程仓库连接
1. 初始化本地Git仓库
2. 关联远程仓库
1. 查看当前分支状态
2. 新建本地分支
方法1：基于当前分支创建新分支
方法2：创建并直接切换到新分支（推荐）
方法
在 Elasticsearch 中改进 Agentic AI 工具的实验
作者：来自 Elastic Sean Story了解我们如何通过结合线性检索器、混合搜索和 semantic_text，通过迭代实验改进 Elasticsearch 中的 AI agent 工作流，以实现可扩展的 RAG 优化。通过我们的点播网络研讨会提升你的技能：使用 Elasticsearch 的 Agentic RAG，以
es-check 开源项目最佳实践教程
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开源元搜索引擎SearXNG：使用Docker详细搭建部署与使用
SearXNG是一款基于Python开发的开源免费互联网元搜索引擎，于2021年从SearX分叉而来。它聚合了来自如Google、Bing等众多搜索引擎及不同数据库的结果，集成超100种公开搜索引擎资源，覆盖综合、新闻、图片等11大类。SearXNG极其注重隐私保护，不会追踪用户或建立档案，采用随机浏览器档案、
基于Kafka+ElasticSearch+MongoDB+Redis+XXL-Job日志分析系统（学习）
🚀 基于Kafka+ElasticSearch+MongoDB+Redis+XXL-Job的日志分析系统
🏗️ 系统架构
🎯 技术栈选型的深层考量
🚀 Apache Kafka - 消息传输的核心引擎
在系统中的作用: 作为日志数据的缓冲层，解耦日志生产和消费，确保系统的高可用性
📊 MongoDB - 可靠的数据主存储
选择理由: 文档型数据库天然适合存储结构化的日志数据
向量数据库与ES的区别与结合
一、核心区别
维度
向量数据库
ELASTICSEARCH (ES)
核心目标
高维向量相似性搜索（语义/特征相似性）
文本全文检索、结构化数据查询
数据模型
非结构化数据 → 高维向量（如文本嵌入、图像编码）
