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本文介绍了如何利用低代码工具n8n构建自动化工作流，结合Elasticsearch MCP服务器进行趋势分析。主要内容包括：使用n8n的Schedule Trigger节点定期执行Google搜索，通过SerpApi获取"People also ask"问题数据并存储到Elasticsearch；配置AI Agent节点调用MCP服务器检索历史数据进行比较分析；最终生成包含分析
今天我们将向大家介绍，这是一种创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 建立在 Elastic 在搜索领域的领导地位以及超过两年的研究和开发基础之上。Elasticsearch Relevance Engine 结合了 AI 的最佳实践和 Elastic 的文本搜索。ESRE 为开发人员提供了一整套将复杂的检索算法和与大型语言模型（LLM）集成的能力。
App Search 是 Elastic Enterprise Search 的一部分，Elastic Enterprise Search 是由 Elasticsearch 提供支持的内容搜索工具集合。最初由 App Search 引入的一些功能（例如网络爬虫）现在可以直接通过企业搜索使用。将这些功能与其他企业搜索工具（例如连接器和搜索 UI 库）相结合。在今天的文章中，我来详述如何为 App s
结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询你的数据。 在此博客中，你将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为你的数据构建问答功能。
