#Elasticsearch
elasticsearch-labs
该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源，用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目，可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库，支持混合和语义搜索，并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能，例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成，为AI/ML驱动的应用提供基础，探索更多高级搜索体验。
spring-data-elasticsearch
Spring Data Elasticsearch是一个简化Elasticsearch与Spring框架集成的开源项目。它提供POJO与Elasticsearch文档的交互模型，支持Repository风格的数据访问层。该框架支持Java配置和XML命名空间，包含ElasticsearchOperations类，集成对象映射和注解元数据。它能自动实现Repository接口，支持自定义搜索方法，为开发者提供便捷的Elasticsearch集成方案。
elasticsearch-dump
elasticsearch-dump是一款用于Elasticsearch和OpenSearch索引数据迁移与备份的开源工具。支持多种数据源和目标,包括ES/OS实例、文件和S3。提供灵活配置,可进行索引映射、分析器和数据的备份恢复,适用于数据迁移、备份和跨环境同步。具有高效、简单易用的特点,是ES/OS数据管理的实用工具。
docker-elk
docker-elk项目基于Elastic官方Docker镜像,提供了一种使用Docker和Docker Compose运行Elastic Stack最新版本的方法。用户可以利用Elasticsearch的搜索聚合功能和Kibana的可视化能力分析数据。该项目配置简单灵活,适合快速搭建开发环境。它还包含TLS加密和Search Guard变体,并提供了详细的配置和扩展说明。
Orca
Orca是一款专业的系统架构图设计工具，提供多种技术栈模板，如WordPress+MySQL、React+Express+MySQL和Elasticsearch Stack等。用户可从空白图开始创建，也可基于预设模板快速搭建架构图。这款在线工具界面简洁直观，支持各种复杂系统的设计和可视化，适合开发者和系统架构师使用，有效提高架构设计效率。
elasticsearch-analysis-ansj
elasticsearch-analysis-ansj是基于ansj分词算法的Elasticsearch中文分词插件。该插件提供多种分词器，支持自定义词典和配置，具备姓名识别、数字识别等功能。插件安装简便，配置灵活，可实现精准中文分词，有效提升Elasticsearch的搜索性能。
elasticsearch-learning-to-rank
elasticsearch-learning-to-rank是一款专为Elasticsearch设计的搜索结果排序优化插件。它能够存储查询模板作为特征，记录相关性分数用于离线模型训练，并支持存储多种类型的排序模型。该插件可利用存储的模型对搜索结果进行智能排序，已在维基媒体基金会等多个知名机构的搜索系统中得到应用。插件支持线性模型、XGBoost和RankLib等多种算法，为开发者提供了灵活的排序优化方案。
sentinl
SENTINL是一个为Elasticsearch和Kibana提供告警和报告功能的开源插件。该插件可全天候监控数据变化,支持标准查询、可编程验证和多种通知方式。SENTINL能定时生成PNG/PDF报告,并通过直观界面简化告警和报告管理。适用于Kibana 6.x+版本,是'Watcher'功能的免费替代方案。
bm25s
BM25S为基于Python的文本检索排名函数，使用Scipy稀疏矩阵实现快速响应。其性能显著优于传统库，支持多种BM25变体，提供灵活API及Hugging Face集成，适合大规模数据的内存效率处理。