作者：來自 Elastic?The Search Product Team
App Search 和 Workplace Search 的核心功能已集成到 Elasticsearch 和 Kibana 中。
我們宣布在 9.0 版本中棄用 App Search 和 Workplace Search。
如果你是 Elastic 的客戶，當前正在使用 App Search 和 Workplace Search 產品，不需要著急遷移。這些產品仍然在所有最新的 8.x 版本中可用，并將在 EOL 公告后繼續支持 27 個月。
這些產品最初的設計目的是為了簡化基于 Elasticsearch 構建應用和企業搜索的體驗，提供簡化的 API、管理界面以及在 Elasticsearch 之外實現的連接器層。雖然這種方式在很多方面取得了成功，但由于構建在 Elasticsearch 之外，它們的靈活性和能力受到了限制，用戶無法直接在大規模上查詢 Elasticsearch。
此外，在這些簡化體驗中引入語義搜索或向量搜索也很困難。因此，在過去的 12–18 個月里，我們專注于將許多簡化的 API 和體驗直接引入 Elasticsearch。這包括同義詞（synonym）和查詢規則（query rule）管理、新的 semantic_text 字段類型等，使添加向量搜索和語義搜索變得更加簡單。
雖然目前沒有立即遷移的必要，但如果你正在使用 App Search 或 Workplace Search，現在是考慮直接遷移到 Elasticsearch 并利用我們新的 Serverless 產品優勢的最佳時機。為了獲得最佳相關性，現在開始使用語義或向量搜索比以往任何時候都更容易。
面向企業級規模的搜索
Elastic Cloud Serverless 架構為你提供所需的性能，同時實現搜索與攝取負載的分離。
像 SAP Concur這樣的客戶指出，Elasticsearch Serverless 易于使用、設置簡單、具備自動擴展能力，是他們團隊采納該產品的關鍵因素。
連接你的數據
當你將組織的數據接入 Elasticsearch 時，你可以進行檢索、分析和構建任何內容。
我們提供豐富的語言客戶端庫（Java、.NET、Python、Go 等），可大規模攝取各種格式和規模的數據。你可以通過輕量級爬蟲（crawler）引入私有內網 HTML 和團隊 wiki，或者通過自管理連接器和全面的集成目錄連接來自 30 多個第三方系統的數據。此外，你還可以自定義連接器以適配你的專屬數據源，或直接上傳文件。
一旦你的數據進入 Elasticsearch，你就離構建你的第一個 Agent 只差一步。
AI 驅動的相關性
在添加語義搜索或向量搜索時，我們提供開箱即用的 ELSER 英文稀疏向量模型和 E5 多語言密集向量模型選項。若需進行語義重排序，我們還提供 Elastic Rerank 交叉編碼器重排序模型。該模型特別適合希望在不重新索引或修改數據管道的情況下提升相關性的場景。
通過使用我們的 Open Inference API，開發者可以直接從 OpenAI、JinaAI、阿里云 AI 等機器學習和大模型提供商的生態中存儲內容的 embedding 或摘要。
對于低代碼使用這些強大 AI 能力的需求，我們提供開箱即用的 Playground 和捆綁的 Search AI Assistant，幫助快速獲取文檔、指南和資源，從而簡化構建第一個 Agent 的過程。
你可以充分利用 _search 的全部功能來構建獨特而強大的工作流，同時我們也為用戶提供了一種全新的搜索方式。ES|QL 是我們為全文和語義搜索打造的簡單卻強大的查詢語言，現在已可在 Discover 中使用。
用一句簡單的語句就能找到來自特定部門的員工。
// join employees with their department name
FROM employees
| LOOKUP JOIN departments ON dep_id
| KEEP last_name, first_name, dep_nameElasticsearch 的能力只受限于你的想象。把你的數據帶來，其余的交給我們。更多有關 ES|QL 的閱讀，請參考 “Elastic：開發者上手指南” 中的 “Elasticsearch SQL/ESQL” 章節。
本文中所描述的任何功能或特性的發布和時間安排完全由 Elastic 自行決定。當前尚未提供的任何功能可能不會按時發布，甚至可能不會發布。
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原文：App Search and Workplace Search standalone products are now deprecated | Elastic Blog
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