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本文详细介绍了Unity游戏开发的核心模块实现方案，包含玩家控制系统、敌人AI行为树、碰撞处理系统、场景构建规范和游戏管理器等关键功能。通过代码示例展示了角色移动控制、状态机切换、碰撞检测等基础功能实现，并提供了光照配置、背景分层等场景优化建议。文章还涵盖了高级特效实现、性能优化策略以及存档系统等进阶内容，为开发者提供了一套完整的Unity游戏开发解决方案，强调模块化设计和性能优化在游戏开发中的重
本指南详细介绍了将 Sphinx 文档部署到 GitHub Pages 的两种方法：手动部署和通过 GitHub Actions 自动部署。内容包括项目结构准备、Sphinx 配置检查、HTML 文档生成，以及具体的部署步骤。手动部署部分讲解了如何推送 HTML 文件到 gh-pages 分支并配置 GitHub Pages 设置。自动部署部分则详细说明了如何创建 GitHub Actions 工
本文介绍了基于Elastic Agent Builder、MCP和语义搜索构建安全威胁分析代理的参考架构。该架构以Elasticsearch为核心，通过Agent Builder提供AI驱动的工具集，并利用MCP协议实现外部系统交互。文章详细阐述了数据摄取层和Agent Builder层的设计，展示了一个结合内部知识库和外部情报的安全漏洞分析代理的实现过程。该方案采用模块化设计，支持使用LangC
Elasticsearch作为分布式搜索与分析引擎，凭借近实时检索、分布式架构和强大全文搜索能力，成为企业级搜索的首选解决方案。本文系统介绍ES核心概念（索引、分片、倒排索引）、架构原理（分布式协同、近实时机制）、实操部署（Docker环境搭建）及典型应用场景（日志分析、业务监控等），并给出性能优化策略。随着AI技术融合，ES正从关键词搜索向语义理解演进，未来将在更多数据场景中发挥关键作用。
文章介绍了OpenAI与LangChain在大模型agent开发理念上的差异，详细讲解了如何通过LangChain与Milvus构建RAG系统，结合全文检索和语义搜索的优势。文章提供了从环境准备、文档预处理到问答系统实现的完整代码示例，并探讨了实际应用中可能遇到的问题及解决方案，如同义词处理、多语言支持和性能优化等，为开发者提供了构建企业级知识库问答系统的实用指南。
一、业务场景场景1：当数据库表的数据达到一定量的时候，增加索引也不能带来很高的性能优化，但是很多时候又需要各种条件组合查询。场景2：数据库表进行分表之后，想要将分散到各表的数据聚合在一起，对用户提供查询和搜索服务。二、解决办法需要解决大数据量的搜索问题，可以引进全文搜索引擎技术三、全文搜索引擎技术四、Elasticsearch...
Elastic与Jina合作推出的多模态AI模型为Elasticsearch提供了强大的语义搜索能力。该系列模型包含三大类：1）语义嵌入模型（如jina-embeddings-v4），支持文本/图像的多模态嵌入；2）重排序模型（如jina-reranker-v3），提升搜索结果精度；3）小型生成语言模型（如jina-vlm），用于特定任务处理。这些模型采用创新技术如Matryoshka表示学习和L
探索如何使用 Elasticsearch Open Inference API 访问 Jina AI 模型。我们在 Jina AI 的朋友们将 Jina AI 的嵌入模型和重新排名产品的原生集成添加到 Elasticsearch 开放推理 API 中。这包括对行业领先的多语言文本嵌入和多语言重新排名的支持 —— 针对检索、聚类和分类进行了优化。此次集成为开发者提供了一套基于 Elasticsea
本文介绍了如何利用Elasticsearch构建一个智能代理知识库系统。该系统通过结合大型语言模型(LLM)的决策能力和检索增强生成(RAG)技术，实现了更精准的信息检索。作者以潜水知识库为例，整合了美国海军潜水手册、潜水安全手册和Google搜索API三个数据源，使用LangChain框架创建代理工具集。测试表明，该系统能根据查询意图智能选择数据源，避免无关信息干扰，并能处理超出知识库范围的问题
摘要：Elastic工程师分享了参加NeurIPS 2025会议的收获，重点介绍了模型合并(model merging)、代码嵌入(code embeddings)等前沿AI技术。会议展示了理论研究和应用实践的平衡发展，包括扩散语言模型、基于激活的模型合并方法SuperCLIP等创新成果。特别提到Jina团队开发的紧凑高效代码嵌入模型，可用于代码检索和IT领域的RAG应用。会议反映出AI研究持续快
Elasticsearch核心知识摘要 Elasticsearch作为分布式搜索引擎，其核心优势在于解决大数据量下的高效查询问题。通过倒排索引机制，ES显著提升模糊查询性能，尤其适合电商等需要快速检索的场景。集群管理采用ZenDiscovery模块实现Master选举，通过节点排序和投票机制确保一致性，并设置minimum_master_nodes参数预防脑裂问题。 文档处理采用独特的两阶段机制：
本文介绍了如何将@letstgbot的中文搜索功能集成到Telegram群组机器人中，实现智能群组推荐系统。通过Python的aiogram框架和API调用，机器人能够在群内响应"/搜关键词"命令，自动搜索相关Telegram群组、频道和机器人，并提供带跳转按钮的搜索结果。系统还具备热门关键词统计、管理员配置等扩展功能，将普通群组升级为信息发现平台。文章提供了完整的代码示例，包
了解如何使用 Roboflow Inference 和 Elasticsearch 构建强大的语义图像搜索引擎。在本指南中，我们将介绍如何使用 Elasticsearch 中的 KNN 聚类和使用计算机视觉推理服务器 Roboflow Inference 计算的 CLIP 嵌入构建图像检索系统。Roboflow Universe 是网络上最大的计算机视觉数据存储库，托管超过 1 亿张图像，它使用
使用@Document注解映射ES索引：java@Id// 省略getter/setter和构造方法@Field注解定义字段类型和分析器（如使用ik中文分词）通过Spring Boot与Elasticsearch的整合，开发者可以快速构建高效的搜索分析功能。本文从环境搭建到复杂聚合，展示了完整的实现路径。建议读者结合实际业务需求，灵活运用各种查询和聚合类型，同时持续关注ES集群的性能表现。
文章摘要：介绍了Elasticsearch中semantic_text字段类型的核心功能与应用场景，该字段通过自动生成向量嵌入支持语义搜索，兼容稀疏和密集向量。重点解析了推理端点配置、文本自动分块机制、查询方式及版本特性差异，包括9.1.0的BBQ量化支持和9.2的chunks格式优化。同时涵盖了安装部署、模型加载、端点管理、长文本处理策略（如E5模型的512token限制）以及字段映射的注意事项
过去，我们搜索多个 HNSW 图时所面临的一些挑战，以及我们是如何缓解这些问题的。当时，我们也提到了一些计划中的改进措施。本文正是这项工作的成果汇总。你可能会问，为什么要使用多个图？这是 Lucene 中架构选择的一个副作用：不可变段（immutable segments）。正如大多数架构决策一样，它既有优点也有缺点。例如，我们最近正式发布了无服务器版本的 Elasticsearch。
随着业务规模的扩大，Elasticsearch（以下简称 ES）集群面临的并发请求压力呈指数级增长。高并发场景下，集群极易因资源耗尽导致性能雪崩，甚至触发级联故障。本文将介绍如何通过极限网关的节点级流量控制功能，实现对 ES 集群的精准限流保护。一、为什么需要节点级流量控制？1.1 传统限流方案的局限性E 原生的限流能力较为薄弱，开发者通常只能通过调整bulk size、并发线程数等应用层参数进.
本文介绍了如何从LlamaIndex RankGPT reranker迁移到Elasticsearch内置的语义重排序器。作者通过笔记本电脑产品搜索场景，对比展示了两种重排序方法的应用效果。Elasticsearch提供了开箱即用的重排序功能，可直接集成到检索管道中，无需额外操作且具备可扩展性。文章详细演示了使用LlamaIndex RankGPT和Elastic semantic reranke
本文介绍了使用SimpleMCPClient连接Elasticsearch MCP服务器的方法。首先需要安装Elasticsearch及MCP服务器，然后通过git克隆SimpleMCPClient项目并设置虚拟环境。启动开发环境后，在浏览器中配置LLM（如DeepSeek）和Elasticsearch MCP服务器，包括设置ES_URL、API_KEY等参数。文章演示了如何查询索引和数据（如&q
了解如何将 PDF 文件上传到 Kibana 并使用 Elastic Playground 与它们交互。本博客展示了在 Playground 中与 PDF 聊天的实用示例。Elasticsearch 8.16 具有一项新功能，可让你将 PDF 文件直接上传到 Kibana 并使用 Playground 进行分析。在本文中，我们将了解如何通过上传 PDF 格式的简历然后使用 Playground 与
本文介绍了使用OpenTelemetry进行Web前端监测的方法与实践。文章对比了前端与后端监测的区别，指出前端监测常被忽视的现状，并通过一个基于Svelte和JavaScript的Web应用示例，展示了如何使用OpenTelemetry实现浏览器端监测。主要内容包括：前端监测的现状与挑战、OpenTelemetry浏览器监测的核心组件（追踪、日志、指标）、前后端信号关联的实现方法，以及如何捕获文
本文探讨了MCP（Model Context Protocol）工具的安全风险及防护建议。MCP作为连接大型语言模型与外部工具的标准协议，面临着多种攻击手段，包括传统漏洞、工具投毒、拉地毯式重定义和编排注入等。文章详细分析了这些攻击方式，如通过提示注入篡改工具行为、利用工具名称冲突绕过安全控制等，并提供了沙箱隔离、最小权限、人工审批等防御策略。研究人员强调，随着MCP工具的广泛应用，其攻击面也在扩
用了3年Elasticsearch，我的体会是：它确实是最强大的搜索引擎之一，但复杂度也很高。理解其分布式原理和内部机制，是用好它的前提。核心优势：分布式架构确实能处理海量数据查询DSL灵活强大，能满足复杂需求生态完善，工具链成熟适用边界：搜索和分析场景是Elasticsearch的强项事务性操作和复杂关联查询不是强项数据量小于100GB时可能过度复杂未来展望：Elasticse
在搜索引擎领域，Elasticsearch 作为业界领先的分布式搜索和分析引擎，虽然功能强大，但在国产化替代的大潮中，企业急需寻找既能保持技术先进性，又能满足自主可控要求的解决方案。本文基于深度调研和实践验证，从政策背景、技术选型、产品对比、实战部署等多个维度，全面解析 Elasticsearch 国产化替代的最佳实践路径，为企业的信创转型提供权威参考。根据《"十四五"推进国家政务信息化规划》，到
本文解释了 Elasticsearch 中 "index": false 的作用，澄清了该设置仅禁止字段被搜索和聚合，但仍允许在结果中返回。通过图书馆的比喻，说明不可搜索字段如同没有索引卡片的书籍，虽无法通过关键词查找，但可直接获取。文章演示了如何通过 _source 控制字段返回，并列举了密码字段、原始请求数据等典型应用场景。最后对比了不同操作对 index 和 _source 的依赖关系，帮助
Doris 3.0 引入 存算分离架构，计算节点与存储节点独立扩展，支持冷热数据分层（热数据存 SSD，冷数据存 HDD / 对象存储），资源利用率提升 40%。MPP 分布式架构：无共享设计，Frontend 负责元数据与查询调度，Backend 并行处理计算任务，支持向量化执行引擎，单节点写入吞吐量达 550MB/s，是 Elasticsearch 的 5 倍（后者约 124MB/s）。然而，
在我们之前的很多文章里，我有讲到这个话题。在今天的文章中，我们就提重谈。我们使用一种新的方法来实现。这是一个基于 golang 的开源项目。项目的源码在。一种灵活的工具，用于将 CSV 数据导入 Elasticsearch，具有自动字段检测和映射功能。
创建集合时指定分词器类型为。
大型语言模型（LLM）文本生成能力的提升催生了一种新型搜索系统，这类系统包含一个能根据查询生成答案的模型。这类系统更合适的名称是RAG系统（检索增强生成系统）。RAG系统是整合了搜索功能的文本生成系统，其目的是减少模型生成内容的“幻觉”（即不真实或错误信息）、提高事实准确性，和/或将生成模型的输出锚定在特定数据集上。
我们很高兴向 Elastic Cloud 和自托管用户发布 Elasticsearch 9.0 和 8.18 版本。这些版本中的功能已经向我们的 Elastic Cloud Serverless 用户，他们可以使用在 AWS、和上提供的完全托管的 Elasticsearch。
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本文将以通俗易懂的方式，介绍什么是协调节点、专用协调节点（Coordinating Only Node, CO）的优势与成本、何时需要使用它们，以及如何正确配置和使用，避免潜在问题。简单来说，专用协调节点就像一个“前台接待员”，负责接收客户（HTTP 请求）的需求，分派任务给后端（数据节点或主节点），并整理返回的结果。在协调节点的配置文件中，设置 node.roles: [ ]，表示该节点不承担数
标记探针由反应基团（药物分子）、报告标签（例如生物素、炔烃或荧光基团）和连接子（用于连接反应基团和报告标签，例如PEG链）三部分组成，它们负责各自的功能，根据报告标签的不同，可以将报告标签分为固定化探针、活性探针、点击化学探针和光亲和探针四类。天然产物靶点鉴定一直是机制研究中的重点，随着化学生物学和蛋白质组学的发展，天然药物靶点筛选的方法在日益更新，化学蛋白质组学方法的使用将继续推动全新治疗性天然
Elastic Observability 提供日志聚合、指标分析、APM 和分布式追踪等功能，其机器学习能力可帮助分析问题根因，提升应用性能、运营效率和业务 KPI。面对海量遥测数据，传统告警和简单模式匹配方法已无法满足需求。Elastic 的 AIOps 和机器学习功能通过异常检测、时间序列分析和日志异常值检测等，精准定位根本原因，缩短分析时间。Elastic 平台内置适用于可观测性和安全场景
摘要：本文介绍了Logstash中Ruby filter插件的使用方法，用于实现高级数据转换。Ruby filter允许在Logstash管道中执行自定义Ruby代码，适用于标准过滤器无法处理的复杂场景，如深度嵌套数据处理、高级字符串处理和复杂业务逻辑实现。文章通过基础示例展示了内联Ruby代码和外部脚本的使用方法，并通过高级示例演示了如何操作嵌套数据结构、拆分事件、执行外部命令解析输出以及使用R
当DeepSeek的算法优化遇见扣子的零代码平台，当通义千问的代码能力融入文学创作流程，我们看到的不仅是工具的进化，更是中国AI应用开发范式的质变。这场由国产大模型驱动的创作革命，正在重新定义"人人都是作家"的时代内涵。
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