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摘要：金融服务行业正从传统数据访问向"数据无处不在"的智能决策模式转变。Elastic通过实时上下文搜索技术，帮助金融机构实现嵌入式智能决策。其解决方案整合结构化/非结构化数据流，支持欺诈检测、合规审查等实时应用，同时通过Streams实现持续数据处理和AgentBuilder确保人工监督。领先机构已采用该技术统一数据基础，提升决策速度与准确性。这种企业级数据能力将成为2030
金融服务AI面临的关键挑战已从模型能力转向上下文管理。Elastic提出"上下文工程"概念，强调在实时性、治理和可解释性方面为AI系统提供支持。文章指出，金融行业特有的监管要求、数据分散性和实时决策需求，使得上下文管理成为AI应用的决定性因素。Elastic平台通过统一数据、强化治理、支持复杂查询等功能，帮助金融机构构建可信的AI决策系统，在欺诈检测、客户服务、风险管理等场景实
中国企业软件产业面临系统性困局：2025年行业规模将超13.7万亿，但40%企业亏损，利润率不足2%。六大因素正摧毁产业根基：1）"白嫖文化"导致价值认知塌陷；2）开源异化为内卷工具；3）外包模式陷入低水平重复；4）"最低价中标"制度逆向淘汰优质企业；5）国央企数科公司挤压中小企业；6）AI大模型短期加剧价格战。破局需构建"标准化+智能化+生态化&
作者：来自 Elastic探索用于生成式 AI 沙箱的配方，为开发者提供一个安全的环境来部署应用原型，同时实现隐私和创新。动手体验 Elasticsearch：深入了解我们的，开始一个，或者现在就在你的上尝试 Elastic。构建生成式 AI（GenAI）应用正在风靡一时，而上下文工程（context engineering），也就是为大型语言模型（- LLM）提供所需的提示结构和数据，使其在不自
OpenClaw 是一款开源的本地 AI 助手，支持在你自己的服务器上部署，通过钉钉、飞书、WhatsApp、Telegram 等聊天工具交互。与云端 SaaS 服务不同，OpenClaw 让你完全掌控数据隐私，可以执行系统命令、浏览网页、管理文件，甚至编写代码。本教程将手把手教你在 Linux 系统下安装 OpenClaw 并对接钉钉机器人，打造专属的智能助理。注意：本教程在 Linux 系统下
OpenClaw 是一款开源的本地 AI 助手,支持在你自己的服务器上部署,通过飞书、WhatsApp、Telegram 等聊天工具交互。与云端 SaaS 服务不同,OpenClaw 让你完全掌控数据隐私,可以执行系统命令、浏览网页、管理文件,甚至编写代码。本教程将手把手教你在 Linux 系统下安装 OpenClaw 并对接飞书机器人,打造专属的智能助理。注意：本教程在 Linux 系统下进行。
本文介绍了Git的基本下载安装流程和常用操作指南。首先提供了Git下载链接和详细安装教程，包括用户信息配置、SSH密钥生成方法。详细说明了如何创建远程仓库并关联本地仓库，以及代码提交推送的全过程。文章还对比了merge和rebase两种合并分支方式的区别：merge保留提交历史适合团队协作，rebase简化历史记录适合个人开发，并特别强调main分支不能使用rebase。最后给出了Git常用操作流
1.打开Git Bash2.设置用户信息git config --global user.name"itcast"git config --global user.email "hello@itcast.cn"查看配置信息git config --global user.namegit config --global user.email有些常用的指令参数非常多，每次都要输入好多参数，我们可以使用
2026年3月21日，ElasticMeetup上海站将在徐汇区模速空间举办。活动由Elastic、悦高软件和新智锦绣联合主办，聚焦Elasticsearch技术与AI应用。主要内容包括：Elastic社区布道师刘晓国分享向量搜索及AI Agents开发；腾讯云、阿里云专家解析百亿级AI搜索实践；悦高软件介绍多源实时CDC同步引擎ElasticRelay；以及Elastic中国架构师朱杰探讨AI驱
本文探讨了如何结合LangGraph和Elasticsearch构建人机协同(HITL)系统。该系统通过让用户参与决策过程，提升了AI输出的可靠性和上下文感知能力。文章以法律案例查询为例，展示了工作流程：系统先通过Elasticsearch检索相关判例，然后让律师选择最相关的案例，在生成初步分析后检测歧义并请求用户澄清，最终生成完整法律意见。这种架构适用于多种低容错场景，如合规审查和决策支持，既能
接触新东西，最好有一个完整的学习路径图，网上文章往往比较零散，官网吧说实话人家介绍东西思维方式跟我们还是有差别的，还是不能快速初窥门径。AI可以极快加速这个过程。我按照豆包提供的路径做了如下事情：1、docker本地(Mac)部署ES和Kibina；2、使用kibana的图形化开发工具，熟悉基本的CURD。
本文记录了在天启AIO-3576Q38开发板上适配XC7160摄像头的详细过程。通过修改内核驱动文件、配置Kconfig和Makefile，并调整设备树配置，最终成功实现了4K视频录制功能。调试过程中解决了GPIO冲突问题，验证了摄像头驱动加载情况，并通过gst-launch命令测试了不同分辨率的视频录制效果。文章提供了完整的调试日志和配置修改步骤，为类似硬件平台的摄像头适配工作提供了参考。
本文介绍了一个实用的Git提交记录查看器的设计与实现。该工具采用Flutter框架开发，包含提交历史列表、分支信息和详细提交视图。核心功能包括：使用StatefulWidget管理动态提交数据，设计完整的GitCommit数据模型，实现三态界面（加载、空状态、正常列表）以及人性化的时间显示格式。查看器通过卡片式布局展示提交信息，包括作者头像、提交消息、变更统计等，并支持点击查看详细提交内容。该工具
本文记录了在天启AIO-3576Q38开发板上适配xc7160摄像头的完整过程。通过修改内核驱动文件，包括添加xc7160.c驱动、更新Makefile和Kconfig配置，并在.config和defconfig中启用相关选项，最终实现了摄像头功能的正常调用。测试结果显示，系统能够成功进行4K和1080p视频录制，验证了适配工作的有效性。整个过程展示了如何在Rockchip平台Buildroot环
本文介绍了Elastic Workflows的核心功能和使用方法。Elastic Workflows是内置在Elasticsearch平台中的自动化引擎，通过YAML定义工作流，支持触发器、输入参数和多步骤执行。工作流可以查询Elasticsearch、转换数据、调用外部API，并与Slack、Jira等服务集成。文章通过创建国家公园索引的示例演示了工作流的基本操作，包括条件分支、数据传递等核心功
Elastic推出"人机协作"技术支持方案，将AI与专家经验深度融合。该方案采用四步流程：检查自助服务历史、理解核心需求、验证知识库、复现问题。AI扮演三种角色：研究助手、环境复现器、解决方案编辑器，但最终决策权始终在人工专家手中。客户可通过反馈机制帮助优化服务。Elastic同时开放AgentBuilder工具，支持企业构建自己的AI助手。这种协作模式既发挥AI的高效处理能力
本文介绍了在天启AIO-3576Q38开发板上启用GMAC0芯片YT8531H-CA的过程。通过修改Rockchip原厂Buildroot SDK中的设备树文件，将复位引脚从GPIO2B5改为GPIO4B1，并调整了tx_delay参数。测试结果显示网络传输性能稳定，平均带宽达到937Mbps，验证了硬件修改的有效性。该方案成功实现了YT8531H-CA与RTL8211F-CG的硬件兼容替换。
如果说是一个老老实实、按部就班的**“图书管理员”“速记员”**。当你在几亿条数据中搜索一个词时，MySQL 需要把所有数据（全表扫描）。而 ES 只需要，就能直接告诉你答案。这个“关键词表”，在技术上就叫做。它是所有搜索引擎（Google, Baidu, ES, Lucene）的核心基石。
Elastic与Alteryx合作推出集成解决方案，将Alteryx的数据治理平台与Elasticsearch向量数据库相结合，为企业构建可靠的AI代理系统。该方案通过Alteryx进行数据清洗和转换，利用Elasticsearch实现高效语义检索，为LLM提供准确上下文，减少AI幻觉。这种端到端的RAG工作流可应用于知识管理、智能客服和合规质检等场景，帮助企业快速部署可信的AI应用，提升决策效率
Git 安装保姆级教程：针对 Windows 用户提供详细安装指南，重点讲解关键配置选项。推荐选择 OpenSSL 作为 HTTPS 后端，修改默认分支名为 main，避免使用 Vim 编辑器而改用 VS Code 或记事本。特别强调 PATH 环境变量应配置为"命令行和第三方软件"选项，以确保 Git 可在各类终端中使用。教程包含组件选择建议、安装流程图及安装后验证步骤，帮助
本文介绍了如何使用Elastic Agent Builder的Agent-to-Agent（A2A）服务器构建游戏社区Discord机器人。通过ES|QL工具实现游戏数据分析（如排行榜、英雄统计），并结合语义搜索工具回答游戏机制问题。文章详细说明了数据准备、工具创建、Agent配置和Discord集成过程，展示了如何让机器人既能回答结构化查询（"当前meta是什么？"）又能处理
courier.py这个工具虽然简单，但它涵盖了数据采集 -> 提示词工程 -> AI 交互 -> 自动化集成的完整闭环。不要让你的大脑被低价值的重复劳动占据。程序员的每一行代码，都应该是为了解决问题，包括解决“不想写日报”这个问题。你可以尝试把这个脚本封装成一个 CLI 工具（使用Typer或Click），甚至打包成.exe分享给你的同事（收他们 50 块钱奶茶费，不过分吧？
本文记录了在天启AIO-3576Q38开发板上运行Rockchip原厂Buildroot(Linux-6.1内核)的适配过程。主要步骤包括：1) 直接使用天启Firefly的DTS文件进行修改；2) 遇到DTSI语法错误后，通过修改内核配置(启用GPIO_PCA953X驱动)解决问题；3) 详细记录了配置文件和驱动文件的修改路径。虽然最终系统可以启动，但存在HDMI显示和其他模块无法使用的问题。整
security_exception: action [indices:admin/delete] is unauthorized for user [admin] with roles [superuser] on indices [.kibana_task_manager_8.2.3_001], this action is granted by the index privileges [d
DSL (Domain Specific Language) 是 Elasticsearch 的查询语言，基于 JSON 格式，用于执行各种数据操作。查询类型：match、term、range、bool 等复合查询：bool 查询的 must、must_not、should、filter聚合分析：terms、stats、range、date_histogram 等高级功能性能优化：使用 filte
摘要：文章探讨了数据普及在金融服务行业的应用趋势，指出到2030年成功将取决于将智能嵌入系统和决策流程。Elastic通过实时上下文搜索、Streams数据流处理和AI代理构建等技术，帮助金融机构实现欺诈检测、合规监控等场景的智能化。领先机构已通过统一数据基础、实时分析和人工监督相结合的方式，在提升效率的同时确保可解释性。Elastic的解决方案使企业能够构建可重用的智能数据层，在保证安全合规的前
Elasticsearch推出新功能优化LLM上下文处理，包括chunk提取和snippet选择技术。文章重点介绍了两种核心功能：1) chunk_rescorer可识别长文档中最相关片段供重排序模型评估，显著提升Cohere等模型在MLDR数据集上的NDCG得分；2) ES|QL语言新增CHUNK和TOP_SNIPPETS函数，支持灵活提取文本片段并直接用于LLM上下文或重排序。这些创新解决了长
🎉 从工具安装到代码提交，每一步都有详细说明和避坑提示，新手也能轻松上手。打开 DevEco Studio，点击「Create Project」，选择模板（如。文件，指定无需纳入版本控制的文件/目录（如编译产物、敏感文件）。配置，确保它与你实际连接的设备或模拟器类型一致。）、描述，选择公开/私有，点击「创建」。
抓住 2026 年窗口期，完成从 CDH 到 CMP 的平滑跃迁，是企业迈向“可信 AI 时代”的关键一步。Cloudera CDP/CDH 信创大模型AI时代何去何从？在信创（信息技术应用创新）与AI大模型深度融合的时代背景下，自研 Inceptor SQL 引擎，多模型支持。❌ 受美国出口管制，不兼容鲲鹏/飞腾。，但其架构、许可与地缘政治属性，使其。❌ 数据出境风险，不符合等保2.0。❌ 不支
摘要：本文针对工业控制系统"实时+安全"的双重需求，提出基于飞腾平台的国产化解决方案。通过实时Linux内核（5.10.120-rt70）结合nftables防火墙、Suricata入侵检测等安全组件，实现VLAN隔离、白名单控制等功能。实测表明，该系统在满足环回时延≤2ms实时性要求的同时，可防御网络攻击，符合IEC62443-3-3标准。文章详细提供了从环境搭建到具体实施的
ElasticSearch是一款开源的分布式搜索和数据分析引擎，具有强大的全文检索能力、多语言支持和实时搜索特性。其核心优势包括分布式架构、高性能优化技术和丰富的生态系统（包含Logstash、Beats和Kibana）。广泛应用于电商搜索、日志分析、商业智能等场景，支持PB级数据处理和毫秒级响应。技术架构上采用倒排索引和分片机制，确保高可用性和查询性能。随着云原生和AI技术的发展，Elastic
本文详细介绍了腾讯混元大模型（Hunyuan-4B）的本地部署与Elasticsearch集成方案。通过Ollama工具安装GGUF量化版本，完成下载模型、创建Modelfile配置参数、注册模型等步骤，成功在本地运行该中文助手模型。随后展示了如何配置OpenAI兼容服务，将混元模型连接到Elasticsearch，实现文档上传和交互测试。文章提供了完整的命令流程和参数设置，帮助开发者快速搭建这一
Claude Code 是 Anthropic 官方推出的 AI 编程助手 CLI 工具，支持代码生成、重构、调试等功能，帮助开发者提升编程效率。
黄金法则🌿新任务 = 新分支- 永远不要在 main/develop 上直接开发🔄频繁同步- 定期拉取 develop 的更新，早发现冲突📝清晰的提交信息- 让未来的自己和同事能看懂🔍- 多人项目必须经过审查再合并⚠️慎用 force push- 除非你100%清楚在做什么。
Flutter 布局核心：构建交互式文档应用
Prometheus监控ElasticSearch以及通过Grafana展示
如果你的业务对查询性能要求极高，且需要丰富的高级功能和成熟的社区支持，Elasticsearch 是更好的选择。但如果你注重开源许可证的灵活性，希望与 AWS 服务无缝集成，并且对成本敏感，OpenSearch 是一个值得考虑的替代方案。在做出最终决策之前，建议根据你的具体业务需求和技术栈进行深入评估和测试，以确保选择的搜索引擎能够满足当前和未来的业务发展需要。
使用 API 密钥重置 elastic 用户密码。
复杂查询还有很多，小伙伴们需要的去官网详细学习吧。二、 在这里可以手动创建索引、文档、数据。使用的电脑已经安装了kibana！一、将kibana启动并连接到ES服务。
如果我们希望按照其他字段进行排序，而非使用默认的相关度排序（例如，按照价格、销量等字段），可以使用sort参数来指定排序字段。必须是数值类型、地理坐标或日期类型。"query":{},"sort":["field":"asc"//"排序字段"："排序方式"（asc：升序、desc：降序）field：指定需要排序的字段名。asc（升序）或desc（降序）。排序：通过sort参数指定排序字段，支持单字
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