Jina-VLM是一款2.4B参数的视觉语言模型，在多语言视觉问答(VQA)任务中达到SOTA水平。该模型创新性地采用attention-pooling连接器，将视觉tokens减少4倍，同时保持性能，使其可在消费级硬件运行。通过两阶段训练流程，模型在29种语言中表现出色，并避免了纯文本能力的灾难性遗忘。目前支持通过API、CLI和Transformers库使用，但存在tiling开销和多图像推理

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

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

本文介绍了如何结合LangGraph和Elasticsearch构建人机交互（HITL）系统，在法律案例分析场景中实现智能决策。系统通过Elasticsearch检索相关法律判例，LangGraph定义工作流，在关键决策点引入人工干预：先让律师选择最相关的判例，在分析发现歧义时请求补充信息。这种架构既保持了AI系统的高效性（通过向量搜索快速筛选数据），又通过人工参与确保了关键决策的准确性。文章详细

摘要：本文介绍了如何通过OpenTelemetry为Nginx实现端到端分布式追踪，解决现代架构中入口层监控缺失的问题。文章详细说明了在Debian系统上安装Nginx OpenTelemetry模块的步骤，包括全局配置和站点配置方法，以及如何将追踪数据发送到Elastic APM。通过这种集成，可以获得完整的请求链路追踪、精确的延迟分析、清晰的错误诊断以及准确的服务拓扑图，从而提升系统可观测性。

【摘要】本文探讨了如何利用Elasticsearch管理AI代理的记忆系统，创建更具上下文感知能力的智能代理。文章分析了短期记忆（当前会话信息）和长期记忆（跨会话知识）的区别与联系，介绍了基于Elasticsearch的检索增强生成(RAG)技术如何实现长期记忆存储。同时指出了不当记忆管理可能导致的风险，包括上下文污染、注意力分散等问题，并提出了针对性解决方案：选择性检索、动态工具配置、上下文修剪

本文介绍了如何利用OpenRouter的OpenTelemetry广播功能和Elastic APM来监控AgentBuilder及推理流水线中的LLM使用情况。通过OpenRouter统一访问500多个模型，避免了管理多个供应商的复杂性。文章详细展示了构建AI音频产品目录的完整流程：创建AI连接器和推理端点，配置数据摄取流水线，以及建立AgentBuilder智能体。重点阐述了如何设置OpenRo

本文探讨了利用大型语言模型(LLMs)优化搜索引擎查询重写的策略。研究聚焦于词汇关键词扩展、伪答案生成等方法，通过将LLM输出与Elasticsearch查询模板结合，显著提升了搜索相关性和召回率。实验结果表明，在词汇搜索中，基于伪答案生成的提示策略表现最佳，而混合搜索场景下则需保持原始查询权重。文章还验证了小语言模型在该任务中的可行性，并提出了针对特定领域的优化建议。这种模块化、任务导向的查询优

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

本文介绍了如何在Elasticsearch Query Language (ES|QL)中使用dense_vector字段进行向量搜索。主要内容包括：1）基础检索vector数据的方法；2）使用KNN函数进行近似搜索及其参数配置；3）将KNN与过滤器结合使用；4）使用vectorsimilarity函数进行精确搜索；5）实现语义搜索和混合搜索；6）自定义评分功能。文章强调ES|QL使向量搜索更简单