使用 Elastic 8.8 版增强合成监测、语义搜索和安全
Elastic 8.8 版包含 Elastic 全新的 Learned Sparse Encoder 模型、正式推出的合成监测和 Elastic 原生连接器，并可通过 Amazon Kinesis Data Firehose 将日志直接采集到 Elastic Cloud 等。
生成式 AI 对政府和公共部门的影响
对于有关生成式 AI 的大肆宣传，政府领导人想知道哪些部分是目前可以实现的，并且是有价值的，而哪些部分只是推测。看看在将生成式 AI 与您的内部数据和 Elasticsearch 整合后，可以为公共部门带来哪些好处。
一个问题的两个方面：使用合成监测将测试和监测相结合
DevOps 的目标是在开发和运营团队之间建立一些互补性的实践。请了解 Playwright、@elastic/synthetics、GitHub Actions 和 Elastic Synthetics 如何将开发团队和 SRE 团队联合起来，共同验证和监测用户体验。
访问 Elastic 中的 Machine Learning 模型
将您自己的转换器模型引入 Elastic，以使用优化的嵌入模型和 NLP，或者通过 API 与 OpenAI GPT-4 等第三方转换器模式集成，以利用基于私有数据存储的更准确的业务特定内容。
.png)
Elasticsearch Relevance Engine™ 用于构建 AI 搜索应用程序
Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) 通过矢量数据库和用于语义搜索的 Machine Learning 模型，为私人数据集提供生成式 AI 解决方案，从而为更多搜索应用程序开发人员提供更高的相关性。
使用 LangChain 和 Elasticsearch 实现隐私至上的 AI 搜索
搜索领域瞬息万变。ChatGPT 巩固了生成式 AI 在快速查找数据方面的地位。我们将使用 Elasticsearch 和 LangChain，基于有趣的星球大战问答数据构建一个私有问答机器人。
开始使用 Elastic Stack 和 Docker-Compose
这个系列博文分为两部分，在第一部分中，我们将深入探讨如何配置由 Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats (ELK-B) 组成的标准 Elastic Stack 的组件，我们可以在标准 Elastic Stack 上立即开始开发。
如何使用 Elasticsearch 以自然语言提示 ChatGPT
本篇博文介绍了一个使用 ChatGPT 以自然语言查询 Elasticsearch 的实验项目。
NWDAF 对电信服务提供商的影响：采用供应商中立的数据分析
通过将 NWDAF 的强大功能与供应商中立的数据分析相结合，网络运营商可以通过全面、无偏见的方式了解自己的网络性能，从而助力他们做出更好的决策，并改善用户体验。