作者：来自 Elastic DevRel team
来自 Elastic DevRel 团队的问候！在本期通讯中，我们介绍了首批 Elastic Jina models、免费按需培训、最新博客和视频，以及即将举办的活动。
新内容概览
Elasticsearch 和 Elastic Stack 9.2 版本带来了：
Elastic Agent Builder：一个新的 LLM 驱动框架，帮助开发者构建自定义 AI agents，通过对话接口从 Elasticsearch 提供合适的 context。这简化了与 relevance 和 agentic 自动化相关的工作流程。
Streams（AI 驱动日志摘要）：自动解析、压缩并提取非结构化日志中的洞察，帮助 SRE 加快调查速度并降低运维开销。
Elasticsearch Query Language（ ES|QL ）增强功能：包括智能 lookup joins（跨多个字段的 enrichment，包括 <、>、!= 比较，以及远程集群）和 Discover 中的原生 time series 分析 —— 例如 RATE、TBUCKET 和 *_OVER_TIME 可直接在 UI/queries 中使用。
新创建的 indices 默认将向量排除在 _source 外，减少存储开销，并通常提升索引性能。
通过 DiskBBQ 提升 vector search 效率：一种新型 vector index 存储和检索方法，可直接从磁盘读取紧凑 clusters，无需将完整 indices 加载到内存中，显著降低内存使用。性能基准显示，即使在内存紧张情况下延迟也低于 20 ms。
ELSER 和 Jina models：用于 sparse 和 dense embeddings，通过 Elastic Inference Service（ EIS ）提供。可直接在 Elastic Cloud Serverless 中通过.elser-2-elastic和.jina-embeddings-v3推理 endpoints 访问。这些 EIS 模型生成 embeddings 并执行向量搜索，采用按需付费计划（按百万 tokens 计费），无需设置 ML 节点。
借助 EIS 提供的 Jina model 并使用 semantic_text，多语言语义搜索变得更简单且成本可预测。创建用于基于 dense vectors 的 semantic search 场景的索引非常直接（无需设置 model）：
PUT inventory { "mappings": { "properties": { "item": { "type": "semantic_text", "inference_id": ".jina-embeddings-v3" } } } }提示：如果你不使用 EIS，你可以参考文章 “Jina-VLM：小型多语言视觉语言模型” 来获取在线由 JINA AI 所提供的 embeddings：
PUT _inference/text_embedding/jina_embeddings { "service": "jinaai", "service_settings": { "api_key": "${JINA_API_KEY}", "model_id": "jina-embeddings-v3" } }你需要在 https://api-beta-vlm.jina.ai 上申请 JIAN API key。
添加数据无需任何额外的网络往返请求；所有操作都由 Elasticsearch 和 EIS 在后台处理：
POST inventory/_bulk?refresh=true { "index": { } } { "item": "cherries 🍒" } { "index": { } } { "item": "train 🚆" } { "index": { } } { "item": "bananas 🍌" } { "index": { } } { "item": "computer 💻" } { "index": { } } { "item": "apple 🍎" } { "index": { } } { "item": "framboises 🍓" } { "index": { } } { "item": "der Apfel 🍏" } { "index": { } } { "item": "tomato 🍅" } { "index": { } } { "item": "das Auto 🚗" } { "index": { } } { "item": "bicycle 🚲" } { "index": { } } { "item": "naranjas 🍊" }然后，执行多语言 semantic search：
POST inventory/_search { "query": { "match": { // stands for "fruit" in Spanish "item": "frutas" } } }返回的结果包括 cherries、naranjas、bananas、framboises、apple、der Apfel 和 tomato：
"hits": { "total": { "value": 11, "relation": "eq" }, "max_score": 0.67841315, "hits": [ { "_index": "inventory", "_id": "8EtNK5sBRerpcHC7zVrq", "_score": 0.67841315, "_source": { "item": "cherries 🍒" } }, { "_index": "inventory", "_id": "-ktNK5sBRerpcHC7zVrr", "_score": 0.63476694, "_source": { "item": "naranjas 🍊" } }, { "_index": "inventory", "_id": "8ktNK5sBRerpcHC7zVrr", "_score": 0.6138144, "_source": { "item": "bananas 🍌" } }, // more results博客、视频和有趣的链接
Elastic Agent Builder：Jonathan Simon 在开始使用 Elastic Agent Builder 和 Strands Agents SDK 中介绍了如何构建 AI agent 并通过 Strands Agents SDK 使用 A2A protocol 进行连接。
ES|QL：Tyler Perkins、Kostas Krikellas 和 Julian Kiryakov 讲解了 9.2 中 ES|QL 的最新增强功能：Smart Lookup Joins 和时间序列支持。
上下文工程：Joseph McElroy 探讨了 相关性在 AI agents 的 context engineering 中的影响。
搜索相关性：Alexander Marquardt 解释了如何通过个性化分群感知排序提升电商搜索相关性。
Streams：Luca Wintergerst 在Streams 处理：告别 Grok 的困扰 - 在 Streams 中解析你的日志中介绍了在 Streams 中解析日志的优势。
可观测性：深入了解 2026 年的最新可观测性趋势：成熟度、成本控制和业务价值驱动。
安全：Daniel Stepanic 分析了 NANOREMOTE（FINALDRAFT 的 cousin）与 REF7707 中描述的 malware 的共同特征。
安全赋能：Aaron Jewitt 讲解了如何使用 Kibana cases 自动化 detection tuning requests。
Security malware：Roxana Gheorghe 介绍了 Elastic 在 2025 AV-Comparatives 测试中实现的 100% 保护。
Jina：
尝试最新 Jina 教程：
Jina embeddings v3
Jina Reranker v3
Jina Reader
查看这些视频：
Abhi Anand 的 在 Elastic Agent Builder 上评估 AI agents
Olivia Petrie 的 我如何使用 Elastic Agent Builder 创建 AI 婴儿睡眠顾问
Alex Hidalgo 的拥抱失败和混乱以提升系统可靠性和 SRE 团队绩效
社区精选博客：
Someshwaran M 的 统一智能 — Elasticsearch 如何使用 Agent Builder 简化 Agentic Stack！
Maryna Kryvko 和 Ivan Potapov 的 我们自己的 Queries 发起 DoS 的那天：Zalando Search 内部揭秘
Paul Redmond 的 流畅的 PHP Elasticsearch Query Builder
Gerry Bellows 的 生产就绪的 .NET API 日志记录：Serilog、Elasticsearch 与 OpenTelemetry
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原文：https://www.elastic.co/blog/devrel-newsletter-january-2026
