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权威认证！极限科技 Coco AI 斩获北京信创工委会《信创产品评估证书》

<div id="markdown_out"> <p>近日，极限数据（北京）科技有限公司（简称“极限科技”）旗下企业级开源 AI 产品 Coco AI，顺利通过国家通用软硬件适配认证中心全面检测，正式获得北京信息化协会信息技术应用创新工作委员会颁发的《<strong>信创产品评估证书</strong>》。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/F42UvGEzP6a7yI5cR1m0JEUzgBdbpJ3xlJFv0432T2M/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvY29jby1haS1yZWNlaXZlcy1wcm9kdWN0LWV2YWx1YXRpb24tY2VydGlmaWNhdGUtZm9yLWluZm9ybWF0aW9uLXRlY2hub2xvZ3ktaW5ub3ZhdGlvbi8xLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>本次评估严格遵循《信息技术应用创新产品测评规范》，从国产化适配、产品功能、代码安全、性能表现、数据管控多维度完成全项校验。认证结果证明，Coco AI 完整兼容国产芯片、服务器操作系统、数据库、中间件等全栈信创软硬件，可在纯国产化环境稳定运行，全面满足政企信创项目落地标准，成为开源企业 AI 领域合规落地标杆产品。</p> <p>当下政企数字化转型过程中，普遍存在数据分散形成信息孤岛、内部敏感数据上云存在泄露风险、商用公有 AI 无法适配内网安全规范等痛点。 Coco AI 作为全栈开源、支持私有化离线部署的统一搜索 AI 助手，从底层架构实现自主可控，企业所有数据、知识库、对话内容均可留存内网，搭配细粒度权限管控、数据脱敏、 SSO 集成等安全能力，完美适配金融、政务、能源等高监管行业合规要求。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/N7DBgAvmr9xz28m_STiXUZMIl3bcRY1VKQpocpeffR0/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nL2Jhbm5lci9jb2NvLWNvdmVyLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>依托极限科技十余年分布式搜索技术沉淀，Coco AI 一站式解决企业数据治理难题：产品可打通本地文件、语雀、 GitLab 、 Jira 、数据库、云存储等各类异构数据源，实现全域统一检索，检索平均延迟控制在 200ms 内；基于 RAG 架构结合主流大模型，提供语义搜索、私有知识库问答，依托 MCP 插件架构无需改动核心代码即可拓展 AI 工具能力；系统可自动生成企业可视化知识图谱，盘活沉睡内部数据，将存量文档转化为业务决策生产力。同时产品原生支持 Windows 、 macOS 、 Linux 多客户端，全代码开源开放，通过插件、 API 快速对接企业现有业务系统，轻量化易落地。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/THztcfNscx5T1LEu_LvIC5h2dTuT_rmLJq5YuU2Q59E/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvY29jby1haS1yZWNlaXZlcy1wcm9kdWN0LWV2YWx1YXRpb24tY2VydGlmaWNhdGUtZm9yLWluZm9ybWF0aW9uLXRlY2hub2xvZ3ktaW5ub3ZhdGlvbi9jb2NvLXNlcnZlci1hcmNoaXRlY3R1cmUucG5n" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>极限科技是国内深耕分布式搜索的自主基础软件厂商，2021 年成立，核心团队源自 Elastic 原厂及中文社区，拥有完整自研技术体系。公司具备高新技术企业、 ISO9001 、 ISO27001 等多项权威资质，拥有多项专利与软著；核心国产搜索引擎 <a href="https://easysearch.cn/">Easysearch</a> 位居行业榜单前列，服务移动云、中国一汽、中国人保、12306 、航天信息等大批政企标杆客户。此前 Coco AI 已斩获人工智能应用创新大赛 <a href="https://infinilabs.cn/blog/2025/coco-ai-won-first-prize-at-the-2025-AI-innovation-competition/">一等奖</a>、“兴智杯”总决赛 <a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/cocoai-team-won-the-second-prize-in-the-second-xingzhi-cup-competition/">二等奖</a>，本次信创认证，实现产品智能化、国产化、安全性三重权威背书。</p> <p>此次拿下信创产品评估证书，进一步完善极限科技“分布式搜索数据库 + 企业 AI 助手”信创产品矩阵，为政企提供开源、低成本、自主可控的智能知识解决方案。未来，极限科技将持续深化 Coco AI 国产化适配能力，联动信创产业链共建生态，依托开源社区迭代产品，同步提供私有化实施、定制开发、专属技术服务，以国产开源 AI 技术助力央国企、政务单位实现数智化与信创深度融合，赋能国内基础软件产业自主创新发展。</p> <hr> <p><strong>关于 Coco AI</strong></p> <p>Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。</p> <p>产品官网：<a href="https://coco.rs/">https://coco.rs</a><br> 开源地址：<a href="https://github.com/infinilabs/coco-app">https://github.com/infinilabs/coco-app</a></p> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15905 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15905"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="111215"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E5%8C%96"> <i class="icon icon-tag"></i> 国产化 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111384"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/AI%E6%90%9C%E7%B4%A2"> <i class="icon icon-tag"></i> AI搜索 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="7086"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%BC%80%E6%BA%90"> <i class="icon icon-tag"></i> 开源 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111417"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E4%BF%A1%E5%88%9B"> <i class="icon icon-tag"></i> 信创 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111348"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/Coco+AI"> <i class="icon icon-tag"></i> Coco AI </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/17
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【搜索客社区日报】第2283期 (2026-08-17）

<div id="markdown_out"> 1、你的 AI agent 不需要你的 API 密钥：使用 OAuth 2.1 对 Elasticsearch MCP 服务器进行身份验证<br> <a href="https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/163743481" rel="nofollow" target="_blank">https://elasticstack.blog.csdn ... 43481</a><br> <br> 2、什么是混合搜索？<br> <a href="https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/163780279" rel="nofollow" target="_blank">https://elasticstack.blog.csdn ... 80279</a><br> <br> 3、一切皆插件之后，Agent 工程的新范式<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/OgYIw9l8PBeRk5MGMhYTmA" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/OgYIw9l8PBeRk5MGMhYTmA</a><br> <br> 4、Spring AI 2.0 + Easysearch——业务代码只注入 VectorStore，就能跑通向量检索<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/uruMMpyKuSX-8q24Me4H9w" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/uruMMpyKuSX-8q24Me4H9w</a><br> <br> 5、Loop Engineering 已死？ 一文带你了解Graph Engineering<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/LzpfUsJRMcpPHzDovo5IrA" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/LzpfUsJRMcpPHzDovo5IrA</a><br> <br> 编辑：Muse<br> 更多资讯：<a href="http://news.searchkit.cn/" rel="nofollow" target="_blank">http://news.searchkit.cn</a> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15904 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15904"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="1352"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E6%97%A5%E6%8A%A5"> <i class="icon icon-tag"></i> 社区日报 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111282"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%AE%A2%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E6%97%A5%E6%8A%A5"> <i class="icon icon-tag"></i> 搜索客社区日报 </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/17
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CDC、查询卸载与 AI 检索：达梦 × Easysearch 技术交流干货回顾

<div id="markdown_out"> <p>在金融行业数字化转型与信创建设持续推进的背景下，如何让国产数据库更好地支撑海量数据检索、实时分析与智能应用，成为越来越多企业关注的话题。</p> <p>8 月 7 日，围绕 <strong>“达梦数据库 × Easysearch 金融行业搜索与分析加速方案”</strong>，我们开展了一场技术主题分享与交流活动。 由 <strong>极限科技技术专家杨帆</strong> 从金融行业实际业务需求出发，深入介绍了<a href="https://www.dameng.com/product/DM.html">达梦数据库</a>与 <a href="https://easysearch.cn/">Easysearch</a> 的协同架构，并围绕数据同步、查询卸载、性能优化以及国产化生态合作等问题，与参会伙伴展开了深入交流。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/XUnctAAKI9X9xV1F6axhYuYpnL3VTgssF4AOw8MNT-E/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVjMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS9jb3Zlci5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>本次分享的核心方案，是通过 <strong>“达梦数据库 + CDC 实时同步 + Easysearch”</strong> 构建事务与检索分析分离的架构：达梦继续承担核心事务处理和主数据管理，Easysearch 则承接全文搜索、海量数据检索、多维分析以及 AI 检索等场景，让两套系统各司其职，共同提升数据服务能力。</p> <h2>一、为什么需要“数据库 + 搜索引擎”？</h2> <p>传统关系型数据库在 OLTP 场景下具有强一致性、事务处理和数据管理等优势，但当业务逐渐面临海量数据全文检索、多维聚合分析以及复杂搜索体验等需求时，单纯依赖数据库往往会面临新的挑战。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/6a80ju7UXGjxS-soxlr2ve1HdNnI5zLeyQE04LaX52I/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVDMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS8xLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>例如在金融场景中，交易明细、合同与制度文件、客户信息、日志数据等都需要被快速检索；与此同时，大量报表、聚合分析和历史数据查询又可能与核心交易业务争抢 CPU、IO 等资源。</p> <p>分享中提到，达梦擅长 OLTP 事务处理、强一致性、数据安全与审计等能力，而在全文检索、相关性排序以及海量检索分析等方面，则可以通过 Easysearch 进行能力补充。</p> <p>因此，方案的核心思路并不是简单地“用 Easysearch 替换数据库”，而是：</p> <p><strong>让数据库专注事务，让搜索引擎专注搜索与分析。</strong></p> <p>达梦负责写入、更新、事务一致性以及主数据管理；Easysearch 则负责从海量数据中快速“找出来、关联起来”，承接搜索、聚合、向量检索及 AI 等查询型负载。</p> <h2>二、CDC：连接事务库与检索分析库的关键纽带</h2> <p>在这样的架构中，如何让达梦中的数据及时同步到 Easysearch，是大家非常关注的问题。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/OHh7ldNU30FMu7SqzJ122ZP03NoCmst9HiC4s43_UFY/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVDMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS8yLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>本次方案采用 <strong>CDC 实时同步</strong> 的方式，整体链路包括三个阶段：</p> <p><strong>全量同步 → 增量同步 → 持续运行</strong></p> <p>首先将达梦存量数据同步至 Easysearch，建立数据基线；随后通过 CDC 持续捕获 INSERT、UPDATE、DELETE 等数据变化，并实时同步到 Easysearch，最终形成持续运行的数据同步链路。</p> <p>在分享介绍的测试验证中，达梦 DM8 × Easysearch 已完成<a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/easysearch-and-DM-V8-V9-have-completed-mutual-compatibility-certification">兼容认证</a>测试，全量同步和增量同步均验证通过；在 CDC 高压同步测试中，万级变更可在 30 秒内完成同步，并实现读写一致、无积压。</p> <h2>三、现场技术交流：从“方案介绍”走向“实际问题”</h2> <p>相比单向的技术分享，本次活动更加精彩的部分，是分享结束后的互动交流。</p> <p>围绕方案在真实生产环境中的落地，参会伙伴提出了多个非常有针对性的问题，分享老师也结合方案设计和实际经验进行了逐一解答。</p> <h3>1. CDC 延迟一般是多少？</h3> <p>CDC 是整个架构实现近实时数据同步的关键，因此大家首先关注了：</p> <p><strong>从达梦发生数据变更，到 Easysearch 可以查询到数据，中间通常存在多大的延迟？</strong></p> <p>这个问题实际上不仅涉及 CDC 本身，还与源端产生变更的速度、网络、同步任务处理能力以及目标端写入性能等多个因素相关。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/enXq5DZfx5K2OoDqkEv5u6kQ5w6G0c57pYO_Lla80Fg/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVDMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS8zLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>在常规业务负载下，CDC 增量同步延迟可控制在秒级；如果业务变更量更高，可通过 Easysearch 动态扩容分片、增加 CDC 同步并发等方式进一步降低延迟，满足金融级近实时数据一致性要求。</p> <h3>2. 哪些查询适合留在达梦？哪些查询适合放到 Easysearch？</h3> <p>这是现场非常有代表性的一个问题。</p> <p>实际上，“哪些数据进入 Easysearch”并不是简单按照表来划分，而更应该按照 <strong>业务访问模式和查询类型</strong> 来判断。</p> <p>例如：</p> <ul> <li>强事务、强一致性的核心业务操作，继续留在达梦；</li> <li>精确查询、事务处理以及主数据维护，继续由达梦负责；</li> <li>全文搜索、模糊查询、相关性排序等场景，可以交给 Easysearch；</li> <li>海量数据检索、多维聚合分析、历史数据查询等，可以通过 Easysearch 进行查询卸载；</li> <li>面向 AI 的向量检索、混合检索和 RAG 等场景，则可以进一步利用 Easysearch 的搜索能力。</li> </ul> <p>这种“按负载类型进行职责分工”的方式，也是整个方案设计的核心。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/0eXNgYpC1-7rUb5EkPe4OFquDC4KdDCIOz2_eHbRvJo/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVDMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS81LnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <h3>3. 从搜索到分析：Easysearch 还能解决什么？</h3> <p>除了传统的全文检索，本次分享还介绍了 Easysearch 在海量数据分析、向量检索以及 AI 场景中的应用。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/D0KIwdmo6DRyIfRxOR6IlMKgHtI6j0nYTpcOUmmPxkw/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVDMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS82LnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>在全文搜索方面，Easysearch 支持 IK、拼音、HanLP 等中文分词能力，并提供 BM25 相关性评分、Function Score、高亮、同义词、搜索建议等能力。</p> <p>在海量数据分析方面，则可以通过倒排索引、列式 Doc Values 以及聚合能力，承接交易明细分析、日志检索、客户行为分析以及风控等场景。</p> <p>而在 AI 场景中，Easysearch 还可以进一步提供向量检索和全文检索融合能力，为 RAG、语义搜索、智能客服、推荐以及反欺诈等应用提供检索底座。</p> <p>这意味着，数据库中的结构化数据经过同步之后，并不只是多了一个“搜索入口”，而是可以进一步形成 <strong>搜索、分析与 AI 多种数据服务能力</strong>。</p> <h3>4. 在国产数据库信创领域，达梦与 Easysearch 有哪些合作空间？</h3> <p>二者都是信创全栈适配的国产自主产品，合作空间非常广阔：</p> <p>首先是联合解决方案落地：面向金融、运营商、政企等行业，提供“事务库 + 检索分析库”的信创标准架构，满足等保、密评要求，规避开源组件协议风险；</p> <p>其次是国产化替代场景：Easysearch 可作为 Elasticsearch 的平滑替代产品，与达梦组合形成“去 IOE + 去开源 Elastic ”的全栈信创方案，目前已在中国移动、中国一汽等标杆项目中验证；</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/bu8PuKV9FeywrdVRp6IdB_lgmFGJ4JEw9V-2g36vBGQ/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvYS1yZXZpZXctb2YtdGhlLWRtLSVDMyU5Ny1lYXN5c2VhcmNoLXRlY2huaWNhbC1leGNoYW5nZS80LnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>此外还有AI场景拓展：二者结合可支撑金融 RAG 知识库、智能风控、语义合规审查等 AI 应用，为信创环境下的智能化转型提供底座。</p> <h2>四、一次分享，也是一次技术碰撞</h2> <p>从达梦数据库到 Easysearch，从 CDC 到查询卸载，再到全文搜索、海量分析和 AI 检索，本次交流虽然围绕的是一个具体的技术方案，但大家讨论的其实是一个更加普遍的问题：</p> <blockquote> <p><strong>在信创和数字化转型背景下，如何让不同类型的数据基础设施发挥各自的优势，并最终服务于业务？</strong></p> </blockquote> <p>达梦与 Easysearch 的组合，并不是简单的“1+1”，而是通过职责分离，让事务处理、数据管理、搜索、分析和 AI 各自发挥所长。</p> <p><strong>技术分享有终点，技术交流没有终点。</strong></p> <p>感谢分享嘉宾的精彩内容，也感谢每一位参会伙伴的积极参与和深度交流。</p> <p>期待下一次，我们继续围绕 <strong>搜索、数据库、数据分析、AI 与信创技术</strong>，碰撞出更多新的思路与实践。</p> <p><strong>达梦 × Easysearch，探索国产数据基础设施协同的新可能。</strong></p> <hr> <p><strong>参考资源：</strong></p> <ul> <li>PPT 下载：<a href="https://searchkit.cn/slides/347">https://searchkit.cn/slides/347</a></li> <li>达梦官网：<a href="https://dameng.com/">https://dameng.com</a></li> <li>Easysearch 官网：<a href="https://easysearch.cn/">https://easysearch.cn</a></li> </ul> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15902 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15902"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="111213"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E6%9B%BF%E4%BB%A3"> <i class="icon icon-tag"></i> 国产替代 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111428"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93"> <i class="icon icon-tag"></i> 国产数据库 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111438"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/AI%E6%A3%80%E7%B4%A2"> <i class="icon icon-tag"></i> AI检索 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111211"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/Easysearch"> <i class="icon icon-tag"></i> Easysearch </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111437"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E8%BE%BE%E6%A2%A6%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93"> <i class="icon icon-tag"></i> 达梦数据库 </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/15
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【搜索客社区日报】第2282期 (2026-08-14）

<div id="markdown_out"> 1、得物知识问答：复合检索 Agent 的系统设计实践<br> <a href="https://my.oschina.net/u/5783135/blog/19738367" rel="nofollow" target="_blank">https://my.oschina.net/u/5783135/blog/19738367</a><br> <br> 2、Easysearch 向量搜索实战（二）<br> <a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/easysearch-vector-search-2/" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/blog/202 ... ch-2/</a><br> <br> 3、代码内容搜索系统实践：从痛点分析到 Elasticsearch 落地<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/KL4Y61BHW7mBbXljWW04LQ" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/KL4Y61BHW7mBbXljWW04LQ</a><br> <br> 4、CDC、查询卸载与 AI 检索：达梦 × Easysearch 技术交流干货回顾<br> <a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/a-review-of-the-dm-easysearch-technical-exchange/" rel="nofollow" target="_blank">https://infinilabs.cn/blog/202 ... ange/</a><br> <br> 5、Elasticsearch IK 分词器使用指南<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/7Pir9qUG56uUf8LgTUTmqw" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/7Pir9qUG56uUf8LgTUTmqw</a><br> <br> 编辑：Fred &nbsp; &nbsp;<br> 更多资讯：<a href="http://news.searchkit.cn/" rel="nofollow" target="_blank">http://news.searchkit.cn</a> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15903 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15903"> <div class="tag-bar clearfix"> </div> </div> <hr>

2026/8/15
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【搜索客社区日报】第2281期 (2026-08-12）

<div id="markdown_out"> 1.搜索引擎如何跳过大量无效评分？——BM25 分数上界与 Block WAND<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/qyBzyqxeutdRKxhOTLlHrg" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/qyBzyqxeutdRKxhOTLlHrg</a><br> <br> 2.一文讲清 SQ：向量压缩、量化误差、粗排加速与最终 rerank<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/ST2Gm2eN4_4AZG1DOuJjEg" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/ST2Gm2eN4_4AZG1DOuJjEg</a><br> <br> 3.你的堆内存图表看不到的隐藏压力：AutoOps 现已监控向量堆外内存<br> <a href="https://blog.csdn.net/UbuntuTouch/article/details/163552973" rel="nofollow" target="_blank">https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 52973</a><br> <br> <br> <br> <br> 编辑：kin122&nbsp;&nbsp; &nbsp;<br> 更多资讯：<a href="http://news.searchkit.cn/" rel="nofollow" target="_blank">http://news.searchkit.cn</a> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15901 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15901"> <div class="tag-bar clearfix"> </div> </div> <hr>

2026/8/13
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【搜索客社区日报】第2280期 (2026-08-11)

<div id="markdown_out"> <br> 1. 超越 JVM 堆内存！深度剖析 Elasticsearch、mmap 与 Linux Page Cache 的底层黑科技！（需要梯子）&nbsp;&nbsp;<br> <a href="https://medium.com/@ma.orojloo/elasticsearch-mmap-and-the-linux-page-cache-a-deep-dive-beyond-the-jvm-heap-0192627ca1e0" rel="nofollow" target="_blank">https://medium.com/%40ma.orojl ... ca1e0</a><br> <br> 2. 故障复盘！一次修复竟引发 K8s 节点无限暴涨？详解 ECK、EBS 与自动扩容的惊魂夜！（需要梯子）&nbsp;&nbsp;<br> <a href="https://medium.com/@sienna011022/when-the-fix-for-one-outage-triggered-infinite-node-scaling-how-eck-ebs-and-ca-got-tangled-up-687850f0c4f5" rel="nofollow" target="_blank">https://medium.com/%40sienna01 ... 0c4f5</a><br> <br> 3. 检索效果爆表！如何在 Elasticsearch 中融合 BM25、kNN 与 RRF 算法打造超强混合检索？（需要梯子）&nbsp;&nbsp;<br> <a href="https://dev.to/akshay_gupta/hybrid-search-in-elasticsearch-combining-bm25-and-knn-with-rrf-2k3e" rel="nofollow" target="_blank">https://dev.to/akshay_gupta/hy ... -2k3e</a><br> <br> 4. 实战跨语言检索！看我们如何用 ES + pgvector + CIEDE2000 搞定 4 种语言与百种色名的复杂搜索！（需要梯子）&nbsp;&nbsp;<br> <a href="https://dev.to/sahib_alizada/building-a-search-engine-for-4-languages-2-alphabets-and-107-messy-color-names-elasticsearch--1igb" rel="nofollow" target="_blank">https://dev.to/sahib_alizada/b ... -1igb</a><br> <br> 5. 揭秘黑盒机制！Elasticsearch 跨索引 JOIN 的内部底层原理与性能损耗全解！（需要梯子）&nbsp;&nbsp;<br> <a href="https://medium.com/@stephane.manciot_83064/the-join-matrix-how-cross-index-join-actually-works-on-elasticsearch-f0c0c5be8b3a" rel="nofollow" target="_blank">https://medium.com/%40stephane ... e8b3a</a><br> <br> <br> 编辑：斯蒂文&nbsp;&nbsp;<br> 更多资讯：<a href="http://news.searchkit.cn/" rel="nofollow" target="_blank">http://news.searchkit.cn</a><br> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15900 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15900"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="1352"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E6%97%A5%E6%8A%A5"> <i class="icon icon-tag"></i> 社区日报 </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/12
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【搜索客社区日报】第2280期 (2026-08-10)

<div id="markdown_out"> 1、一个查询，三种数据源：ES|QL 子查询同时支持 FROM、TS 和 ROW<br> <a href="https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/163582796" rel="nofollow" target="_blank">https://elasticstack.blog.csdn ... 82796</a><br> <br> 2、jina-reranker-v3.5：通过混合 Attention 和自蒸馏实现更快的 Listwise Reranking<br> <a href="https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/163561932" rel="nofollow" target="_blank">https://elasticstack.blog.csdn ... 61932</a><br> <br> 3、让搜索成为推理引擎 ——WorkBuddy + ES 多智能体跨域数据侦探<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/X9kacnzSV2Mvfj7lcRDZYg" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/X9kacnzSV2Mvfj7lcRDZYg</a><br> <br> 4、Elastic 的 Agent skills：让你的 AI 代理成为 Elastic 专家<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/xHIy_z_wUFMqhUYnTS9vnA" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/xHIy_z_wUFMqhUYnTS9vnA</a><br> <br> 5、Claude Code神级技巧：让AI编程更省心<br> <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/cHs53TE4MvCqnyS5lao3KA" rel="nofollow" target="_blank">https://mp.weixin.qq.com/s/cHs53TE4MvCqnyS5lao3KA</a><br> <br> 编辑：Muse<br> 更多资讯：<a href="http://news.searchkit.cn/" rel="nofollow" target="_blank">http://news.searchkit.cn</a> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15899 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15899"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="1352"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E6%97%A5%E6%8A%A5"> <i class="icon icon-tag"></i> 社区日报 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111282"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%AE%A2%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E6%97%A5%E6%8A%A5"> <i class="icon icon-tag"></i> 搜索客社区日报 </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/10
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INFINI Easysearch 向量搜索实战（二）

<div id="markdown_out"> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/N44HHb5S8KeG1ojjzrZkxkSpPBBMtU3QQiS5vTaOJ8Q/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTIvY292ZXIuanBn" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p><a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/easysearch-vector-search-1/">上回</a> 我们通过 Ingest Pipeline 把数据在写入 <a href="https://easysearch.cn/">Easysearch</a> 的过程中自动转换成了向量，这次我们通过 Search Pipeline 实现查询时将查询内容转换成向量并进行查询。</p> <h2>Embedding 服务</h2> <p>这里要保持与写入时使用的模型一致。</p> <h2>实战</h2> <p>我们实战演示分为以下几个步骤：</p> <ol> <li>建立 Search Pipeline</li> <li>设置索引默认 Pipeline</li> <li>数据查询</li> </ol> <h2>建立 Search Pipeline</h2> <pre><code class="language-plain">PUT /_search/pipeline/default_model_pipeline { "rewrite_processors": [ { "semantic_query_enricher" : { "description": "Sets the default embedding model", "url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings", "vendor": "openai", "api_key": "&lt;api_key&gt;", "default_model_id": "text-embedding-v4", "vector_field_model_id": { "text_vector": "text-embedding-v4" } } } ] }</code></pre> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/dp_4cq3iAHPO8lJOHDaB2FAHy48fUmUdQ0tHu8k987o/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTIvMS5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2>设置索引默认 Pipeline</h2> <p>为了方便查询，不用每次查询都指定 Pipeline，我们设置默认值。</p> <pre><code class="language-plain">PUT /my-index/_settings { "index.search.default_pipeline" : "default_model_pipeline" }</code></pre> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/oWnXnMKn6BT_4BBUMuo8ukcFD9Wf4YrB31xGwCtFiZY/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTIvMi5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2>数据查询</h2> <p>使用上次写入的数据进行查询测试，但不直接查询原来的文本内容。</p> <pre><code class="language-plain">GET /my-index/_search { "_source": "input_text", "query": { "semantic": { "text_vector": { "query_text": "非常先进高级的生产车间", "candidates": 100, "query_strategy": "LSH_COSINE" } } } }</code></pre> <p>参数解释请查看<a href="https://docs.infinilabs.com/easysearch/main/docs/integrations/ai/search-text-embedding/">文档</a>。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/y-M4cV9knNyMtzuY6lSn_guV_Ivp24lA7mKFsf5LgHM/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTIvMy5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>OK，从上面可以看到，我们没有直接搜索原文本中的内容或关键字，但还是通过文本的语义检索到了相关内容。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/EYL41SEHB1BXwhjwV8IDahCMUfe4GlmAN9Yb8WXmzXA/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nL2Jhbm5lci9hYm91dF95YW5nZi5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <hr> <h2>关于 Easysearch</h2> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/VQt-9l4hRh1AuE8xUIYXvVfSBceWeldMLuMgQxnP_3A/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nL2Jhbm5lci9lYXN5c2VhcmNoLXYyLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>INFINI Easysearch 是一款分布式搜索引擎，支持结构化和非结构化的数据检索、全文检索、向量检索、空间地理位置信息检索、组合查询、多语种支持、语义分析和聚合分析等多种功能。</p> <p>Easysearch 基于 Lucene 构建，紧跟 Lucene 最新版本持续迭代更新，采用商用友好协议，企业可自由部署、二次开发和商业化，无协议合规风险。</p> <p>Easysearch 致力于为企业提供轻量、安全、自主可控的搜索平台，不断完善产品能力，满足更多企业级需求。</p> <p>官网：<a href="https://easysearch.cn/">https://easysearch.cn</a></p> <hr> <p><strong>相关文章：</strong></p> <ul> <li><a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/easysearch-vector-search-1/">INFINI Easysearch 向量搜索实战（一）</a></li> <li><a href="https://docs.infinilabs.com/easysearch/main/docs/features/vector-search/vector-search/">Easysearch 向量搜索指南</a></li> </ul> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15898 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15898"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="2981"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E6%90%9C%E7%B4%A2%E5%BC%95%E6%93%8E"> <i class="icon icon-tag"></i> 搜索引擎 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111234"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2"> <i class="icon icon-tag"></i> 向量搜索 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111211"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/Easysearch"> <i class="icon icon-tag"></i> Easysearch </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/9
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INFINI Easysearch 向量搜索实战（一）

<div id="markdown_out"> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/t1mJ-BzGlm3s7sQLWhNGMDvC3LDoKJ1tCmtY5swVz3U/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTEvY292ZXIuanBn" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p><a href="https://easysearch.cn/">Easysearch</a> 提供了强大的向量搜索能力，打破传统关键词匹配的局限，实现真正的“懂你”的语义搜索。助力企业快速构建智能推荐、图像识别和内容理解等 AI 应用，释放数据深层价值。</p> <h2>核心能力</h2> <table> <thead> <tr> <th><strong>能力</strong></th> <th><strong>说明</strong></th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>两种向量类型</td> <td>稠密浮点向量（knn_dense_float_vector）和稀疏布尔向量（knn_sparse_bool_vector）</td> </tr> <tr> <td>多种索引模型</td> <td>lsh（局部敏感哈希，近似搜索）、permutation_lsh（置换 LSH）、sparse_indexed（倒排索引）、exact（精确搜索）</td> </tr> <tr> <td>多种相似度</td> <td>cosine（余弦）、l1（曼哈顿距离）、l2（欧氏距离）、jaccard、hamming</td> </tr> <tr> <td>与全文搜索融合</td> <td>向量字段与文本字段存储在同一索引，支持 Hybrid 混合检索</td> </tr> <tr> <td>function_score 集成</td> <td>向量相似度可作为 function_score 的评分函数</td> </tr> </tbody> </table> <h2>典型应用场景</h2> <ul> <li>语义搜索：文本通过 Embedding 模型转为向量，按语义相似度检索</li> <li>RAG 检索增强生成：为大语言模型提供知识库检索能力</li> <li>推荐系统：用户/商品特征向量的相似推荐</li> <li>图像/多模态搜索：图像特征向量的相似检索</li> <li>去重与异常检测：通过向量距离判断内容相似度</li> </ul> <h2>Embedding 服务</h2> <p>在使用向量搜索前，先要准备一个 Embedding 模型，支持与 OpenAI API 兼容的 embedding 接口和 Ollama embedding 接口。本文使用阿里云上的 Embedding 模型进行演示。</p> <h2>写入方法</h2> <h2>方法一：写入链路嵌入（推荐）</h2> <p>在数据写入 Easysearch 时，通过 Ingest Pipeline 自动调用 Embedding 服务：</p> <p><code>应用写数据 → Easysearch → Ingest Pipeline → 调用 Embedding API → 写入向量字段</code></p> <p>优势是写入后即可搜索，无需维护外部向量化流程。需要确保集群应至少有一个节点拥有 ingest 角色。</p> <h2>方法二：离线批处理</h2> <p>在应用侧完成向量化，再将向量字段直接写入 Easysearch：</p> <p><code>原始数据 → 应用 → 调用模型 Embedding API → 写入 Easysearch（含向量字段）</code></p> <p>参考<a href="https://docs.infinilabs.com/easysearch/main/docs/features/vector-search/vector-search/">文档</a>。</p> <h2>实战</h2> <p>我们实战演示模式一，分为以下几个步骤：</p> <ol> <li>建立带有向量字段的索引</li> <li>创建对应的 Ingest Pipeline</li> <li>写入数据到索引</li> </ol> <h2>1. 建立带有向量字段的索引</h2> <p>先建立一个带向量字段的索引，注意 dims 要与向量模型的输出匹配。</p> <pre><code class="language-plain">PUT /my-index { "mappings": { "properties": { "text_vector": { "type": "knn_dense_float_vector", "knn": { "dims": 1024, "model": "lsh", "similarity": "cosine", "L": 99, "k": 1 } } } } } </code></pre> <h2>2. 创建对应的 Ingest Pipeline</h2> <p>写入数据前先建立 Ingest Pipeline，注意 vendor 必须根据使用的模型来指定，比如本文使用的是阿里云 text-embedding-v4 模型，该模型提供了 OpenAI 格式的 API 接口，这里 vendor 我们就写 openai。</p> <pre><code class="language-plain">PUT _ingest/pipeline/text-embedding-pipeline { "description": "用于生成文本嵌入向量的管道", "processors": [ { "text_embedding": { "url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/embeddings", "vendor": "openai", "api_key": "xxxxxx", "text_field": "input_text", "vector_field": "text_vector", "model_id": "text-embedding-v4", "dims": 1024, "ignore_missing": false, "ignore_failure": false } } ] } </code></pre> <p>text_field：指定原始文本字段，Pipeline 会将该字段的内容转换成向量。</p> <p>vector_field：指定向量存储的字段，保存上面转换的向量。</p> <h2>3. 写入数据</h2> <pre><code class="language-plain">POST /_bulk?pipeline=text-embedding-pipeline&amp;pretty {"index": {"_index": "my-index", "_id": "1"}} {"input_text": "苹果发布了新款iPhone 15 Pro手机，搭载A17芯片"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "2"}} {"input_text": "特斯拉宣布将在上海建第二座超级工厂"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "3"}} {"input_text": "今天天气真好，阳光明媚适合去公园散步"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "4"}} {"input_text": "程序员用Python写了一个自动化数据清洗脚本"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "5"}} {"input_text": "故宫博物院推出了夏季特展，展出珍贵文物"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "6"}} {"input_text": "小明每天坚持跑步五公里，身体越来越健康"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "7"}} {"input_text": "人工智能大模型在自然语言处理领域取得突破"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "8"}} {"input_text": "这家咖啡店的拿铁口感丝滑，推荐给咖啡爱好者"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "9"}} {"input_text": "量子计算机有望在药物研发中发挥重要作用"} {"index": {"_index": "my-index", "_id": "10"}} {"input_text": "周末和朋友一起去爬山，山顶的风景美极了"}</code></pre> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/DEOmmc6UXDksWcqY93oQH5-n_q0sXmoGOstRwdz5HgU/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTEvMS5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2>4. 检查数据</h2> <p>搜索索引数据，看看是否成功转换成了向量。可以看到原始数据保存在 input_text 字段中，其向量保存到了 text_vector。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/Ad9vDq7FK2mvaAhuDnL1lUNWsz518NLDIYNg9c88gkU/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZWFzeXNlYXJjaC12ZWN0b3Itc2VhcmNoLTEvMi5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>OK，下一步我们看看怎么方便地实现向量搜索。 <img src="https://imgproxy.citrusreader.com/EYL41SEHB1BXwhjwV8IDahCMUfe4GlmAN9Yb8WXmzXA/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nL2Jhbm5lci9hYm91dF95YW5nZi5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <hr> <h2>关于 Easysearch</h2> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/VQt-9l4hRh1AuE8xUIYXvVfSBceWeldMLuMgQxnP_3A/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nL2Jhbm5lci9lYXN5c2VhcmNoLXYyLnBuZw" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <p>INFINI Easysearch 是一款分布式搜索引擎，支持结构化和非结构化的数据检索、全文检索、向量检索、空间地理位置信息检索、组合查询、多语种支持、语义分析和聚合分析等多种功能。</p> <p>Easysearch 基于 Lucene 构建，紧跟 Lucene 最新版本持续迭代更新，采用商用友好协议，企业可自由部署、二次开发和商业化，无协议合规风险。</p> <p>Easysearch 致力于为企业提供轻量、安全、自主可控的搜索平台，不断完善产品能力，满足更多企业级需求。</p> <p>官网：<a href="https://easysearch.cn/">https://easysearch.cn</a></p> <hr> <p><strong>相关文章：</strong></p> <ul> <li><a href="https://docs.infinilabs.com/easysearch/main/docs/features/vector-search/vector-search/">Easysearch 向量搜索指南</a></li> <li><a href="https://infinilabs.cn/blog/2026/easysearch-vector-search-2/">INFINI Easysearch 向量搜索实战（二）</a></li> </ul> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15897 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15897"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="111234"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2"> <i class="icon icon-tag"></i> 向量搜索 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111211"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/Easysearch"> <i class="icon icon-tag"></i> Easysearch </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/9
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DBX：一款能连 Easysearch 的轻量开源桌面客户端来了

<div id="markdown_out"> <p>在 Windows、macOS、Linux 或 Docker 环境中，使用 DBX 一个轻量桌面客户端完成 Easysearch 连接管理、索引浏览、文档操作与查询。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/mCws_geWTbGxCWcl_VHmi2lnEbRjQBDewiYHdCGWSJQ/raw:1/aHR0cHM6Ly9pbmZpbmlsYWJzLmNuL2ltZy9ibG9nLzIwMjYvZGJ4LXN1cHBvcnQtZWFzeXNlYXJjaC9jb3Zlci5wbmc" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <h2>一个界面管理 Easysearch</h2> <p>DBX 是一款开源、轻量的数据库工具，支持 70 多种数据库与数据服务。针对 Easysearch，DBX 提供以下常用能力：</p> <ul> <li>保存并管理 Easysearch 连接，支持用户名、密码、TLS/SSL 与代理配置；</li> <li>展开连接后直接浏览当前账号有权访问的索引；</li> <li>以表格或文档视图查看、筛选、排序和分页浏览文档；</li> <li>在查询编辑器中执行 REST、Query DSL 与常用 SQL；</li> <li>对具备写入权限的索引新增、修改或删除文档；</li> <li>通过 DBX MCP 将已有连接提供给支持 MCP 的 AI 工具使用。</li> </ul> <h2>三步连接 Easysearch</h2> <blockquote> <p>本文截图与示例基于 <strong>DBX v0.5.71</strong> 和 <strong>Easysearch v2.3.1</strong>。连接测试、集群状态查询、索引浏览、文档搜索与写入能力均已在实际环境中完成验证。</p> </blockquote> <h3>1. 选择 Easysearch</h3> <p>打开 DBX，点击顶部的“新建连接”。在数据库类型列表中搜索并选择 Easysearch，然后点击“下一步”。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/E3U20ahKxnKRVx4xSOdSwiGOssw343K8DWcaGrvf1mA/raw:1/aHR0cHM6Ly9kb2NzLmluZmluaWxhYnMuY29tL2Vhc3lzZWFyY2gvbWFpbi9pbWcvaW50ZWdyYXRpb25zL2NsaWVudHMvZGJ4LzEucG5n" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <center><small>图 1 在 DBX 中选择 Easysearch</small></center> <h3>2. 填写连接信息</h3> <p>填写连接名称、主机、端口、用户名和密码。Easysearch 常用 HTTP 端口为 9200；如果服务使用 HTTPS，请在“TLS/SSL”页签中配置证书校验方式。</p> <p>也可以直接粘贴完整连接 URL，由 DBX 自动解析连接参数。发布或分享截图时，请始终隐藏真实密码、内部地址和访问令牌。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/0FXEExQtiKikPL0MspIXxfOT8tHG77_xWvsnYPU2-Sg/raw:1/aHR0cHM6Ly9kb2NzLmluZmluaWxhYnMuY29tL2Vhc3lzZWFyY2gvbWFpbi9pbWcvaW50ZWdyYXRpb25zL2NsaWVudHMvZGJ4LzIucG5n" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <center><small>图 2 填写 Easysearch 连接信息</small></center> <h3>3. 测试并保存</h3> <p>点击“测试”确认网络、账号和权限配置正确，再点击“保存并连接”。连接成功后，DBX 会在左侧连接树中展示当前账号可访问的索引。</p> <blockquote> <p><strong>连接失败时优先检查</strong><br> 服务地址与端口是否可达；用户名、密码和账号权限是否正确；HTTPS 证书链与主机名校验是否匹配；本机代理、隧道或防火墙是否允许访问目标服务。</p> </blockquote> <h2>浏览索引与文档</h2> <p>展开 Easysearch 连接并点击索引，DBX 会读取索引结构并加载文档。常见字段可以直接以表格形式展示，也可以切换到文档视图查看完整 JSON。</p> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/886usWn_uVuZ8n5s6z084m6-EH8YvsNdSuwoqdyXRho/raw:1/aHR0cHM6Ly9kb2NzLmluZmluaWxhYnMuY29tL2Vhc3lzZWFyY2gvbWFpbi9pbWcvaW50ZWdyYXRpb25zL2NsaWVudHMvZGJ4LzMucG5n" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <center><small>图 3 在 DBX 中浏览 Easysearch 索引文档</small></center> <p>工具栏提供刷新、自动刷新、跳转列、新增行、提交和回滚等操作。对于具备写入权限的索引，可以直接在结果区域新增或修改文档，再统一提交变更。</p> <p>需要缩小结果范围时，可以在筛选区域输入 JSON 条件。例如筛选指定分类：</p> <pre><code class="language-json">{ "category": "compatibility" }</code></pre> <p>需要使用完整 Query DSL 时，可以通过 $esQuery 传入查询对象：</p> <pre><code class="language-json">{ "$esQuery": { "match": { "title": "Easysearch" } } }</code></pre> <h2>执行 REST、Query DSL 与 SQL</h2> <p>DBX 的 Easysearch 查询编辑器支持 METHOD /path 格式的 REST 请求。输入请求后，使用编辑器左侧的执行按钮或快捷键运行，即可在下方查看状态码和 JSON 响应。</p> <p>例如，检查集群健康状态：</p> <pre><code class="language-json">GET /_cluster/health</code></pre> <p><img src="https://imgproxy.citrusreader.com/veoZ04BROSJNDz0DEgI48oD8Oyc6vQZZgPtw2NmMvLo/raw:1/aHR0cHM6Ly9kb2NzLmluZmluaWxhYnMuY29tL2Vhc3lzZWFyY2gvbWFpbi9pbWcvaW50ZWdyYXRpb25zL2NsaWVudHMvZGJ4LzQucG5n" alt referrerpolicy="no-referrer"></p> <center><small>图 4 在 DBX 中执行 Easysearch REST 查询</small></center> <h2>更多查询方式</h2> <p>执行 Query DSL：</p> <pre><code class="language-json">POST /products/_search { "query": { "match": { "name": "database" } } }</code></pre> <p>对于 Easysearch 当前版本支持的常用 SQL，也可以直接输入：</p> <pre><code class="language-sql">SELECT title, category, score FROM products ORDER BY score DESC LIMIT 20;</code></pre> <p>DBX 会将兼容响应转换为结果表格。遇到 Elasticsearch 版本差异、专有扩展或 SQL 兼容性限制时，建议改用明确的 REST 与 Query DSL 请求，以便准确控制请求路径和参数。</p> <h2>与 AI 工具协作</h2> <p>启用 DBX MCP 后，支持 MCP 的 AI 编码工具可以复用 DBX 中保存的 Easysearch 连接，在现有访问策略下执行查询，无需在提示词或聊天记录中重复填写连接密码。</p> <blockquote> <p><strong>生产环境建议</strong><br> 为 AI 工具单独准备只读或受限账号，明确允许访问的索引范围，并保持文档写入、删除索引等高风险操作默认关闭。</p> </blockquote> <h2>下载与反馈</h2> <p>Easysearch 官网：<a href="https://easysearch.cn/"></a><a href="https://easysearch.cn/">https://easysearch.cn</a><br> DBX 官网：<a href="https://dbxio.com/"></a><a href="https://dbxio.com/">https://dbxio.com</a><br> DBX 下载：<a href="https://github.com/t8y2/dbx/releases"></a><a href="https://github.com/t8y2/dbx/releases">https://github.com/t8y2/dbx/releases</a><br> DBX GitHub：<a href="https://github.com/t8y2/dbx"></a><a href="https://github.com/t8y2/dbx">https://github.com/t8y2/dbx</a></p> <p>如果你正在使用 Easysearch，可以下载 DBX 体验连接管理、索引浏览、文档操作和查询能力。遇到兼容性问题或有新的使用建议，欢迎在 DBX GitHub 仓库提交 Issue。</p> </div> <hr> <div style="font-size: 12px; margin-top:10px; color: #c9cccf;"> [尊重社区原创，转载请保留或注明出处]<br> 本文地址：http://elasticsearch.cn/article/15896 </div> <hr> <div class="aw-mod aw-topic-bar" style="margin: 10px 0px 0px;" id="question_topic_editor" data-type="article" data-id="15896"> <div class="tag-bar clearfix"> <span class="topic-tag" data-id="111434"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E5%B7%A5%E5%85%B7"> <i class="icon icon-tag"></i> 数据库工具 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="7086"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/%E5%BC%80%E6%BA%90"> <i class="icon icon-tag"></i> 开源 </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111211"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/Easysearch"> <i class="icon icon-tag"></i> Easysearch </a> </span> <span class="topic-tag" data-id="111435"> <a class="text" href="https://elasticsearch.cn/topic/DBX"> <i class="icon icon-tag"></i> DBX </a> </span> </div> </div> <hr>

2026/8/7
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