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App Search and Workplace Search standalone products are now deprecated

8.5内容质量

TL;DR · AI 摘要

Elastic宣布App Search和Workplace Search独立产品已弃用，其核心功能整合至Elasticsearch和Kibana，建议用户迁移以利用Serverless架构优势。

核心要点

  • App Search和Workplace Search在2025年4月版本9.0中被弃用，但8.x版本将持续支持至2027年底
  • Elasticsearch Serverless架构实现搜索与摄入工作负载分离，SAP Concur等企业已采用
  • ELSER模型提供英文稀疏向量和多语言密集向量搜索，增强语义检索能力

结构提纲

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  1. §弃用公告

    宣布App Search和Workplace Search独立产品在版本9.0中被弃用

  2. ·迁移政策

    8.x版本将持续支持至2027年底，建议用户评估迁移时机

  3. ›架构演进

    核心功能已整合至Elasticsearch，实现更灵活的搜索能力

  4. ·Serverless优势

    Elastic Cloud Serverless架构分离搜索与摄入工作负载，支持自动扩展

  5. ›企业案例

    SAP Concur采用Serverless架构因其易用性和扩展能力

  6. ·AI增强

    ELSER模型提供多语言向量搜索，提升语义检索相关性

思维导图

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    • 技术增强
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      • 自动扩展能力

金句 / Highlights

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#Elasticsearch#Serverless#AI#Elastic
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App Search 和 Workplace Search 独立产品已停用 | Elastic 博客

App Search 和 Workplace Search 独立产品已停用

App Search 和 Workplace Search 的核心功能现已集成到 Elasticsearch 和 Kibana 中。

由

搜索产品团队

2025年4月15日

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我们宣布在版本 9.0 中停用 App Search 和 Workplace Search。

如果您是目前使用 Elastic App Search 和 Workplace Search 产品的客户，无需立即迁移。这些产品仍可在所有最新的 8.x 版本中使用，并将在 EOL 宣布后继续支持 27 个月。

这些产品最初设计用于简化基于 Elasticsearch 构建应用程序和企业搜索的体验，通过在 Elasticsearch 之外的分层架构实现简化 API、管理界面和连接器。虽然这种设计在许多方面取得了成功，但由于构建在 Elasticsearch 之外，这些产品的灵活性和功能受到了限制。用户无法直接在大规模场景下查询 Elasticsearch。

此外，将语义搜索或向量搜索引入这些简化体验也存在困难。因此，在过去 12–18 个月中，我们专注于将许多简化 API 和体验直接集成到 Elasticsearch 本身。这包括从同义词和查询规则管理，到新增的 semantic_text 字段类型，后者简化了向量和语义搜索的添加过程。虽然无需立即迁移，但如果您正在使用 App 或 Workplace Search，现在正是考虑直接迁移到 Elasticsearch 并利用我们全新 Serverless 服务优势的最佳时机。为了获得最佳相关性，现在开始使用语义或向量搜索比以往任何时候都更加简单。

企业级大规模搜索

Elastic Cloud Serverless 架构通过分离搜索和摄入工作负载，旨在满足您对性能的需求。

像 SAP Concur 这样的客户指出，Elasticsearch Serverless 的易用性、简单设置和自动扩展能力是其团队采用的关键因素。

引入您的数据

当您将组织的数据连接到 Elasticsearch 时，可以检索、分析并构建任何内容。

我们提供大量语言客户端（Java、.NET、Python、Go——应有尽有！），以大规模处理各种形态和规模的数据。通过我们的轻量级爬虫引入私有内网 HTML 和团队维基，或通过自托管连接器和全面的集成目录，从 30 多个第三方数据源连接业务系统数据。此外，您还可以为专属数据源定制连接器，或使用简单的文件上传。一旦数据进入 Elasticsearch，您只需一步即可构建第一个代理。

AI 驱动的相关性

在添加语义搜索或向量搜索时，我们内置了 ELSER（英文稀疏向量模型）和 E5 多语言密集向量选项。在考虑语义重排序时，我们提供了 Elastic Rerank 跨编码器重排序模型。如果需要在不重新索引或修改现有数据管道的情况下提升相关性，此模型是最佳选择。

通过使用我们的 Open Inference API，开发者可以直接存储来自 OpenAI、JinaAI、阿里云 AI 等机器学习和大语言模型提供商生态系统的文本嵌入向量或摘要信息。

为简化这些强大 AI 能力的低代码使用，我们提供了开箱即用的 Playground 和集成的 Search AI 助手，可快速访问文档、指导和资源，帮助您快速实现首个智能体。

搜索的全部力量触手可及，可构建独特强大的工作流。我们还为用户提供了全新的搜索方式：ES|QL，这是我们的全文本和语义搜索专用查询语言，现已在 Discover 功能中上线。

用一条简洁语句即可查找特定部门的员工信息。

code
// 将员工信息与部门名称关联
FROM employees
| LOOKUP JOIN departments ON dep_id
| KEEP last_name, first_name, dep_name

复制到剪贴板

Elasticsearch 的能力仅受您想象力的限制。带来您的数据，剩下的交给我们处理。

本文中描述的任何功能或特性的发布时机和时间安排均由 Elastic 单独决定。目前尚未提供的任何功能可能无法按时或根本不会上线。

在本文中，我们可能使用或引用了第三方生成式 AI 工具，这些工具由其各自所有者拥有和运营。Elastic 对第三方工具没有任何控制权，也不对这些工具的内容、操作或使用方式，或因使用这些工具而可能产生的任何损失或损害承担责任。在使用 AI 工具处理个人、敏感或机密信息时请格外谨慎。您提交的任何数据可能会用于 AI 训练或其他用途。我们无法保证您提供的信息将被安全存储或保密。在使用任何生成式 AI 工具之前，请务必了解其隐私政策和使用条款。

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