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是的，Elasticsearch 和 Kibana 在 AGPL 许可下再次开源。 基于 Apache Lucene 构建，我们支持 OpenTelemetry、Logstash 和 Beats 等开源项目。 这促进了创新和协作的社区，确保 Elasticsearch 继续以新的和令人兴奋的方式发展。 AGPL 许可证强化了我们的开源原则，确保安全性、可扩展性和社区驱动的进步。

不需要。Elastic 的 BM25 文本搜索算法、可扩展的向量数据库、语义搜索和倒数排名融合（RRF）混合评分都已准备好与 Elasticsearch 一起使用。Elastic 甚至有自己的语义搜索模型，即 Elastic Learned Sparse Encoder，可以开箱即用。通过这些交互式动手学习模块探索搜索 AI。

是的。Elastic 是世界上使用最广泛、可扩展的向量数据库，可让开发人员创建、存储和搜索向量嵌入。但这还不是全部。Elasticsearch 还包含构建卓越搜索体验所需的一切，包括聚合、过滤和分面、自动完成、多种检索方法，以及与您自己的或第三方转换器模型集成的灵活性。

如果您使用大型语言模型，则需要搜索产品，因为它是一种经济高效的方法，可以在生成式 AI 体验中获得更准确的结果。通过搜索您的特定领域数据，您可以通过提供高度相关的搜索结果作为附加上下文来最大限度地减少大型语言模型的幻觉，并限制微调模型所需的时间。 通过使用检索增强生成 (RAG)，Elastic 可让您查询专有数据以获得更准确的实时结果，从而减少计算和存储资源。Elastic 还通过其文档级安全性控制搜索访问。

如果您是开发人员，获取有关实现 Elastic 的技术和实用信息的最佳场所之一是通过Elasticsearch Labs 中提供的博客、示例和教程。 此资源由 Elastic 的技术人员创建和维护，供使用 Elastic 的技术人员使用，以帮助您了解生成式 AI、向量搜索和机器学习研究的最新信息。

Elastic 的 Search AI Lake 针对实时、低延迟应用程序进行了优化，使其成为您 AI 驱动未来的理想架构。 它通过提供低延迟查询以及 Elasticsearch 强大的搜索和 AI 相关性功能，彻底改变了数据湖。 Search AI Lake 为新的 Elastic Cloud 无服务器部署提供支持，从而消除所有运营开销，让您的团队可以开始创新。