我刚打酱油去了，不好意思

Bboss v7.5.6 正式发布，全面兼容国产分布式搜索引擎 Easysearch

一、引言

2026 年 6 月 21 日，经过 Bboss 开源社区与极限科技（INFINI Labs）的紧密合作， Bboss v7.5.6 正式发布！

作为国内领先的 AI 智能体开发框架、数据采集同步 ETL 工具以及流批一体化计算引擎，Bboss 在本次更新中与国产分布式搜索引擎 Easysearch 完成深度兼容，其 Elasticsearch Java 客户端 全面兼容 Easysearch 1.x、2.x 全系列版本。开发者现在可以无缝使用 Bboss 客户端操作 Easysearch 集群，享受与 Elasticsearch 一致的开发体验。

二、Bboss Elasticsearch 客户端简介

Bboss 是一款高性能、高兼容性的搜索引擎 Java REST 客户端框架，基于 Apache License 2.0 开源，原生支持 Elasticsearch、Easysearch 和 Opensearch。

自带客户端集群节点负载均衡和容灾，多集群多数据源，自动索引托管，多种分页机制，傻瓜级 CRUD，脚本，SQL，JDBC，高亮，权重，聚合，IP，GEO 地理位置，父子嵌套，应有尽有。

核心特性

特性 说明
原生多引擎支持 完美支持 ES 1.x ~ 9.x、Easysearch 1.x ~ 2.x、Opensearch 1.x ~ 3.x
学习成本低 无需学习额外 API，只需掌握 Elasticsearch DSL，极简使用方式
开箱即用 Spring Boot 自动配置，无需复杂设置
高效异步处理 内置 BulkProcessor 异步批处理器，大幅提升写入性能
灵活查询方式 支持 DSL、SQL、O/R Mapping 多种查询模式
多数据源支持 一个应用可同时操作多个不同版本的搜索引擎集群
客户端负载均衡 默认启用客户端负载均衡，容灾性更好
完整的结果封装 返回结果支持 JSON、PO 对象、List 集合、Map 等多种类型

三、为什么选择 Bboss + Easysearch

将 Bboss 作为 Easysearch 的 Java 客户端，您将获得以下独特优势：

  1. 国产化技术栈：从底层搜索引擎到上层客户端框架，完全国产化自主可控，满足信创合规要求，无许可证风险。
  2. 极低迁移成本：如果您正在使用 Elasticsearch + Bboss 技术栈，切换到 Easysearch 几乎零成本，只需修改连接配置即可。
  3. 成熟稳定的客户端：Bboss 经过多年发展，已在国内众多企业和项目中得到广泛应用和验证，拥有活跃的中文社区和完善的文档支持。
  4. 丰富的生态能力：除了基础的 CRUD 操作，还提供数据采集 ETL、流批一体化计算、AI 智能体等丰富的扩展能力。

四、快速开始

通过以下简单步骤，即可在 Bboss 中接入 Easysearch：

1. 添加 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId>
    <artifactId>bboss-datatran-jdbc</artifactId>
    <version>7.5.6</version>
</dependency>

2. 配置 Easysearch 连接

spring:
  elasticsearch:
    bboss:
      elasticsearch:
        rest:
          hostNames: localhost:9200
          useHttps: true # Easysearch 默认启用 HTTPS
      elasticUser: admin
      elasticPassword: your_password

3. 基础操作

@Service
public class DocumentService {
    @Autowired
    private BBossESStarter bbossESStarter;

    // 插入文档
    public void insertDocument() {
        ClientInterface client = bbossESStarter.getRestClient();
        Document doc = new Document();
        doc.setId("1");
        doc.setTitle("Easysearch 与 Bboss 集成");
        doc.setContent("这是一篇关于集成的文章");
        client.addDocument("documents", doc, "refresh=true");
    }

    // 查询文档
    public Document getDocument(String id) {
        ClientInterface client = bbossESStarter.getRestClient();
        return client.getDocument("documents", id, Document.class);
    }

    // 按字段查询
    public ESDatas<Document> searchByAuthor(String author) {
        ClientInterface client = bbossESStarter.getRestClient();
        return client.searchListByField(
            "documents", "author.keyword", author,
            Document.class, 0, 10
        );
    }
}

五、结语

Bboss v7.5.6 与 Easysearch 的深度兼容，是国产开源生态建设的又一重要成果。作为 Easysearch 原厂，我们欢迎更多像 Bboss 这样的优秀开源项目加入国产搜索引擎生态，共同推动国内搜索型数据库的发展与繁荣。

对于正在评估搜索引擎选型或计划进行国产替代的企业用户，Bboss + Easysearch 的组合无疑是值得信赖的选择。

立即体验 Easysearch，开启国产搜索引擎之旅：

六、关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。作为国内领先的国产搜索引擎产品，Easysearch 具备以下核心优势：

1. 国产化自主可控

自主研发，符合信创要求，无许可证风险，为企业提供安全可靠的技术保障。在当前国际形势日益复杂、信创需求持续提升的大背景下，Easysearch 为政府、金融、电信、能源等关键行业提供了值得信赖的搜索引擎基础设施。

2. 轻量级架构

相比传统搜索引擎，Easysearch 资源占用更少，启动更快速，显著降低企业运维成本。其精简的架构设计使得在同等硬件条件下可以承载更多的业务负载，特别适合资源受限的私有化部署场景。

3. 卓越性能表现

查询性能优异，能够满足大部分业务场景需求，用户体验流畅。通过持续的内核优化和算法改进，Easysearch 在多项基准测试中展现出媲美甚至超越同类产品的性能水平。

4. 良好兼容性

与 Elasticsearch 的 API 接口基本兼容，迁移成本较低，保护用户现有投资。这一特性使得基于 Elasticsearch 开发的应用可以快速平滑地迁移至 Easysearch，大大降低了国产替代的技术门槛。

社区福利

为感谢广大社区开发者的支持，Bboss 与 Easysearch 厂商极限科技联合发起抽奖活动，奖品为开源T恤。6 月 29 日上午 10 点自动开奖，欢迎大家扫码抽奖参与。

微信图片_20260623231235_201.jpg

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一、引言

2026 年 6 月 21 日，经过 Bboss 开源社区与极限科技（INFINI Labs）的紧密合作， Bboss v7.5.6 正式发布！

作为国内领先的 AI 智能体开发框架、数据采集同步 ETL 工具以及流批一体化计算引擎，Bboss 在本次更新中与国产分布式搜索引擎 Easysearch 完成深度兼容，其 Elasticsearch Java 客户端 全面兼容 Easysearch 1.x、2.x 全系列版本。开发者现在可以无缝使用 Bboss 客户端操作 Easysearch 集群，享受与 Elasticsearch 一致的开发体验。

二、Bboss Elasticsearch 客户端简介

Bboss 是一款高性能、高兼容性的搜索引擎 Java REST 客户端框架，基于 Apache License 2.0 开源，原生支持 Elasticsearch、Easysearch 和 Opensearch。

自带客户端集群节点负载均衡和容灾，多集群多数据源，自动索引托管，多种分页机制，傻瓜级 CRUD，脚本，SQL，JDBC，高亮，权重，聚合，IP，GEO 地理位置，父子嵌套，应有尽有。

核心特性

特性 说明
原生多引擎支持 完美支持 ES 1.x ~ 9.x、Easysearch 1.x ~ 2.x、Opensearch 1.x ~ 3.x
学习成本低 无需学习额外 API，只需掌握 Elasticsearch DSL，极简使用方式
开箱即用 Spring Boot 自动配置，无需复杂设置
高效异步处理 内置 BulkProcessor 异步批处理器，大幅提升写入性能
灵活查询方式 支持 DSL、SQL、O/R Mapping 多种查询模式
多数据源支持 一个应用可同时操作多个不同版本的搜索引擎集群
客户端负载均衡 默认启用客户端负载均衡，容灾性更好
完整的结果封装 返回结果支持 JSON、PO 对象、List 集合、Map 等多种类型

三、为什么选择 Bboss + Easysearch

将 Bboss 作为 Easysearch 的 Java 客户端，您将获得以下独特优势：

  1. 国产化技术栈：从底层搜索引擎到上层客户端框架，完全国产化自主可控，满足信创合规要求，无许可证风险。
  2. 极低迁移成本：如果您正在使用 Elasticsearch + Bboss 技术栈，切换到 Easysearch 几乎零成本，只需修改连接配置即可。
  3. 成熟稳定的客户端：Bboss 经过多年发展，已在国内众多企业和项目中得到广泛应用和验证，拥有活跃的中文社区和完善的文档支持。
  4. 丰富的生态能力：除了基础的 CRUD 操作，还提供数据采集 ETL、流批一体化计算、AI 智能体等丰富的扩展能力。

四、快速开始

通过以下简单步骤，即可在 Bboss 中接入 Easysearch：

1. 添加 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.bbossgroups.plugins</groupId>
    <artifactId>bboss-datatran-jdbc</artifactId>
    <version>7.5.6</version>
</dependency>

2. 配置 Easysearch 连接

spring:
  elasticsearch:
    bboss:
      elasticsearch:
        rest:
          hostNames: localhost:9200
          useHttps: true # Easysearch 默认启用 HTTPS
      elasticUser: admin
      elasticPassword: your_password

3. 基础操作

@Service
public class DocumentService {
    @Autowired
    private BBossESStarter bbossESStarter;

    // 插入文档
    public void insertDocument() {
        ClientInterface client = bbossESStarter.getRestClient();
        Document doc = new Document();
        doc.setId("1");
        doc.setTitle("Easysearch 与 Bboss 集成");
        doc.setContent("这是一篇关于集成的文章");
        client.addDocument("documents", doc, "refresh=true");
    }

    // 查询文档
    public Document getDocument(String id) {
        ClientInterface client = bbossESStarter.getRestClient();
        return client.getDocument("documents", id, Document.class);
    }

    // 按字段查询
    public ESDatas<Document> searchByAuthor(String author) {
        ClientInterface client = bbossESStarter.getRestClient();
        return client.searchListByField(
            "documents", "author.keyword", author,
            Document.class, 0, 10
        );
    }
}

五、结语

Bboss v7.5.6 与 Easysearch 的深度兼容，是国产开源生态建设的又一重要成果。作为 Easysearch 原厂，我们欢迎更多像 Bboss 这样的优秀开源项目加入国产搜索引擎生态，共同推动国内搜索型数据库的发展与繁荣。

对于正在评估搜索引擎选型或计划进行国产替代的企业用户，Bboss + Easysearch 的组合无疑是值得信赖的选择。

立即体验 Easysearch，开启国产搜索引擎之旅：

六、关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。作为国内领先的国产搜索引擎产品，Easysearch 具备以下核心优势：

1. 国产化自主可控

自主研发，符合信创要求，无许可证风险，为企业提供安全可靠的技术保障。在当前国际形势日益复杂、信创需求持续提升的大背景下，Easysearch 为政府、金融、电信、能源等关键行业提供了值得信赖的搜索引擎基础设施。

2. 轻量级架构

相比传统搜索引擎，Easysearch 资源占用更少，启动更快速，显著降低企业运维成本。其精简的架构设计使得在同等硬件条件下可以承载更多的业务负载，特别适合资源受限的私有化部署场景。

3. 卓越性能表现

查询性能优异，能够满足大部分业务场景需求，用户体验流畅。通过持续的内核优化和算法改进，Easysearch 在多项基准测试中展现出媲美甚至超越同类产品的性能水平。

4. 良好兼容性

与 Elasticsearch 的 API 接口基本兼容，迁移成本较低，保护用户现有投资。这一特性使得基于 Elasticsearch 开发的应用可以快速平滑地迁移至 Easysearch，大大降低了国产替代的技术门槛。

社区福利

为感谢广大社区开发者的支持，Bboss 与 Easysearch 厂商极限科技联合发起抽奖活动，奖品为开源T恤。6 月 29 日上午 10 点自动开奖，欢迎大家扫码抽奖参与。

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 信创  国产替代  Elasticsearch  Easysearch  Bboss
INFINI Labs 小助手 发表于 : 5 小时前 评论 (0)

Easysearch v2.3.0 发布 | 管理体验升级，稳定性与兼容性全面增强

release

INFINI Easysearch v2.3.0 正式发布。本次版本围绕“更易用的管理体验、更稳健的集群能力、更可靠的运行表现”持续优化，重点覆盖数据流与管道管理、CCR 与 Rollup 稳定性、安全权限语义一致性，以及 ZSTD 压缩链路在复杂环境下的兼容性与内存表现。

功能特性 (Features)

  • 新增管道管理 UI
  • Agent UI 新增 API Token 管理能力
  • 新增数据流 bootstrap 创建 API，在缺少匹配模板时可自动补齐默认模板并继续创建数据流，简化联调与初始化流程
  • 在数据流页面新增“添加数据流”入口
  • 新增“修改当前用户密码”UI

改进优化 (Improvements)

  • Security enrollment token 新增 endpoints 字段（保留 endpoint 兼容单值），便于多节点地址感知。
  • 默认 admin 角色映射补充 replication_leader 与 replication_follower，降低 CCR 角色配置复杂度。
  • 强化 Rollup/ILM/SLM 启动期保护：在配置索引、安全模块或主分片未就绪时延后周期任务，减少冷启动误报。
  • 优化 Rollup Search 索引路由策略，在 alias/wildcard 场景下可更准确区分 live 与 rollup 索引。
  • 优化 CCR 同步调度与升级保护，减少空轮询、无效重试，并提升跨版本滚动升级期间可控性。
  • 新增状态过滤能力（如 BOOTSTRAPPING、PAUSED、FAILED），便于运维排障。
  • 优化初始化与安装流程：重复初始化默认保留关键数据文件，macOS 自动处理隔离标签，安装更顺畅。
  • 增强 ZSTD 在非理想运行环境下的兼容回退与内存生命周期管理，降低后台合并内存峰值。

问题修复(Bug Fixes)

  • 修复 source_reuse 在 tombstone 与非 JSON/二进制 _source 场景下的解析异常与潜在写入阻塞。
  • 修复 Rollup mixed search 在空字段、空索引与边界分流下的聚合异常，避免统计重复、丢失或合并失败。
  • 修复 Rollup 索引识别与跨版本传输兼容问题，降低混合集群反序列化失败风险。
  • 修复 cluster-state 全局请求在安全过滤后的模板、数据流与索引可见性语义不一致问题。
  • 修复 cluster-state 转发、反序列化与超时响应链路中的边界问题，避免 metadata 泄漏与 REST 500/NPE。
  • 修复 Security API 在内部用户查询与账户更新中的权限边界问题，恢复 404/403 契约一致性。
  • 修复安全模式下 /_cluster/settings 与跨集群搜索（CCS）在权限过滤后的返回不完整问题。
  • 修复 CCR 在重启、停止复制、proxy 远程集群和 SecurityManager 环境下的稳定性问题。
  • 修复可搜索快照在小缓存配置下的启动失败，提升低资源场景可用性。
  • 修复 ZSTD 在高压力 merge 场景下的 OOM 与异常传播问题，增强压缩链路健壮性。
  • 修复远程集群管理 UI 在代理模式下无法删除的问题。
  • 修复数据探索侧边栏对象字段丢失问题。

以上为本版本重点更新摘要，更多详情请查看 Easysearch 产品 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

获取新版本

INFINI Easysearch v2.3.0 已正式发布，欢迎升级体验：

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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release

INFINI Easysearch v2.3.0 正式发布。本次版本围绕“更易用的管理体验、更稳健的集群能力、更可靠的运行表现”持续优化，重点覆盖数据流与管道管理、CCR 与 Rollup 稳定性、安全权限语义一致性，以及 ZSTD 压缩链路在复杂环境下的兼容性与内存表现。

功能特性 (Features)

  • 新增管道管理 UI
  • Agent UI 新增 API Token 管理能力
  • 新增数据流 bootstrap 创建 API，在缺少匹配模板时可自动补齐默认模板并继续创建数据流，简化联调与初始化流程
  • 在数据流页面新增“添加数据流”入口
  • 新增“修改当前用户密码”UI

改进优化 (Improvements)

  • Security enrollment token 新增 endpoints 字段（保留 endpoint 兼容单值），便于多节点地址感知。
  • 默认 admin 角色映射补充 replication_leader 与 replication_follower，降低 CCR 角色配置复杂度。
  • 强化 Rollup/ILM/SLM 启动期保护：在配置索引、安全模块或主分片未就绪时延后周期任务，减少冷启动误报。
  • 优化 Rollup Search 索引路由策略，在 alias/wildcard 场景下可更准确区分 live 与 rollup 索引。
  • 优化 CCR 同步调度与升级保护，减少空轮询、无效重试，并提升跨版本滚动升级期间可控性。
  • 新增状态过滤能力（如 BOOTSTRAPPING、PAUSED、FAILED），便于运维排障。
  • 优化初始化与安装流程：重复初始化默认保留关键数据文件，macOS 自动处理隔离标签，安装更顺畅。
  • 增强 ZSTD 在非理想运行环境下的兼容回退与内存生命周期管理，降低后台合并内存峰值。

问题修复(Bug Fixes)

  • 修复 source_reuse 在 tombstone 与非 JSON/二进制 _source 场景下的解析异常与潜在写入阻塞。
  • 修复 Rollup mixed search 在空字段、空索引与边界分流下的聚合异常，避免统计重复、丢失或合并失败。
  • 修复 Rollup 索引识别与跨版本传输兼容问题，降低混合集群反序列化失败风险。
  • 修复 cluster-state 全局请求在安全过滤后的模板、数据流与索引可见性语义不一致问题。
  • 修复 cluster-state 转发、反序列化与超时响应链路中的边界问题，避免 metadata 泄漏与 REST 500/NPE。
  • 修复 Security API 在内部用户查询与账户更新中的权限边界问题，恢复 404/403 契约一致性。
  • 修复安全模式下 /_cluster/settings 与跨集群搜索（CCS）在权限过滤后的返回不完整问题。
  • 修复 CCR 在重启、停止复制、proxy 远程集群和 SecurityManager 环境下的稳定性问题。
  • 修复可搜索快照在小缓存配置下的启动失败，提升低资源场景可用性。
  • 修复 ZSTD 在高压力 merge 场景下的 OOM 与异常传播问题，增强压缩链路健壮性。
  • 修复远程集群管理 UI 在代理模式下无法删除的问题。
  • 修复数据探索侧边栏对象字段丢失问题。

以上为本版本重点更新摘要，更多详情请查看 Easysearch 产品 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

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关于极限科技（INFINI Labs）

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极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

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 Easysearch  版本发布
INFINI Labs 小助手 发表于 : 14 小时前 评论 (0)

极限科技 Easysearch 与鼎甲备份系统完成深度兼容适配认证

近日，极限科技与鼎甲科技顺利完成双向兼容适配认证，国产分布式检索数据库 Easysearch V2.0 与鼎甲数据备份与恢复系统 DBackup V8.0 全面通过功能、性能、稳定性联合测试，产品适配顺畅、运行表现优异，成功实现国产检索存储与国产数据灾备全链路深度打通。

为保障适配落地效果，双方组建专项技术团队，围绕 Easysearch 海量索引、向量索引等特色数据结构开展定制化调优，覆盖全量与增量备份、瞬时恢复、故障回滚、集群高可用等核心业务场景。经过多轮严苛验证，两套自研产品可无缝协同，能够为检索类数据提供覆盖全生命周期的安全防护能力。

作为国产化核心检索引擎，Easysearch V2.0 原生兼容 ES 生态，支持全文检索、向量检索、多模态检索等丰富能力，深度适配国产软硬件环境，可有效助力政务、金融、大数据等行业实现搜索引擎国产化替换。鼎甲 DBackup V8.0 是国内主流政企级灾备产品，具备全域数据备份、极速恢复、异地容灾、勒索防护等成熟能力，长期为海量关键业务数据提供安全保障。

未来，极限科技与鼎甲科技将持续深化技术与生态合作，持续跟进产品版本迭代适配，联合打磨标准化行业解决方案，拓展金融、政务、能源等落地场景，携手完善国产基础软件产业链，持续赋能政企信创数字化建设。

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近日，极限科技与鼎甲科技顺利完成双向兼容适配认证，国产分布式检索数据库 Easysearch V2.0 与鼎甲数据备份与恢复系统 DBackup V8.0 全面通过功能、性能、稳定性联合测试，产品适配顺畅、运行表现优异，成功实现国产检索存储与国产数据灾备全链路深度打通。

为保障适配落地效果，双方组建专项技术团队，围绕 Easysearch 海量索引、向量索引等特色数据结构开展定制化调优，覆盖全量与增量备份、瞬时恢复、故障回滚、集群高可用等核心业务场景。经过多轮严苛验证，两套自研产品可无缝协同，能够为检索类数据提供覆盖全生命周期的安全防护能力。

作为国产化核心检索引擎，Easysearch V2.0 原生兼容 ES 生态，支持全文检索、向量检索、多模态检索等丰富能力，深度适配国产软硬件环境，可有效助力政务、金融、大数据等行业实现搜索引擎国产化替换。鼎甲 DBackup V8.0 是国内主流政企级灾备产品，具备全域数据备份、极速恢复、异地容灾、勒索防护等成熟能力，长期为海量关键业务数据提供安全保障。

未来，极限科技与鼎甲科技将持续深化技术与生态合作，持续跟进产品版本迭代适配，联合打磨标准化行业解决方案，拓展金融、政务、能源等落地场景，携手完善国产基础软件产业链，持续赋能政企信创数字化建设。

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 认证  兼容适配  备份  鼎甲  DBackup  Easysearch
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2026-06-10 09:21 评论 (0)

2026 春季招聘 | 春风十里，不如有你，别让才华埋没，来极限科技绽放光芒吧！

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公司简介

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，在北京、上海、广州、长沙等城市设有研发中心，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

招聘信息

售前解决方案工程师（北京）

岗位职责：

1、深入分析客户业务场景与搜索需求，协助销售团队理解客户痛点，提供匹配的企业级搜索基础设施与整体架构建议 ;
2、负责公司产品与解决方案的售前技术支持，包括技术交流、方案编写、成本估算、产品演示及 PPT 制作与讲解 ;
3、协助销售进行客户需求调研、业务场景分析，提供基于分布式搜索引擎的技术方案与专业咨询 ;
4、参与客户培训与技术指导，提供现场售前技术支持，提升客户技术认知与产品信任度 ;
5、主导现场 POC，协调资源完成功能与非功能性测试，撰写测试报告并推动项目进展 ;
6、收集并反馈客户产品使用意见与需求，协助产品团队持续优化产品功能与用户体验 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历，计算机、信息技术或相关专业优先 ;
2、3 年以上数据库、大数据或相关技术领域工作经验 ;
3、了解 Elasticsearch / Easysearch / OpenSearch 等搜索引擎，或熟悉至少一种主流数据库（如 MySQL、Oracle、MongoDB 等） ;
4、具备大型企业信息化项目经验，了解行业技术趋势、商业模式与主流 IT 服务商 ;
5、具备良好的沟通表达能力、应变能力，能独立与客户进行技术交流并精准把握需求 ;
6、具备客户需求深度挖掘与引导能力，能结合产品优势编写项目方案与技术建议书 ;
7、学习能力强，善于知识整合，具备良好的团队协作精神 。

加分项：

1、985 / 211 院校毕业优先 ;
2、拥有技术博客或在 AI、搜索、大数据、数据库等领域有内容输出经验 ;
3、持有 Elastic Certified Engineer（ECE）认证 ;
4、具备大规模搜索引擎集群设计、扩展与性能调优经验 ;
5、熟悉大数据相关技术栈，如 Kafka、Flink 等 ;
6、熟悉其他搜索引擎技术（如 Solr、Lucene）者优先 。

区域销售经理（北京）

岗位职责：

1、深耕 TO B 业务：专注于金融行业（特别是银行及证券）或央国企（特别是能源、大制造行业），建立并维护与该行业关键客户的良好关系，深入挖掘客户对企业搜索解决方案的需求 ;
2、攻坚克难，促成交易：面对复杂多变的销售环境，展现出强大的攻坚克难能力，有效应对客户异议，推动销售项目从初期接触到最终成交的全过程 ;
3、客户关系管理：建立并管理高价值的客户关系网络，通过定期的沟通、拜访及活动策划，增强客户粘性，促进长期合作 ;
4、解决方案设计与呈现：基于客户具体需求，结合公司产品与技术优势，设计并呈现定制化的解决方案，有效展现产品价值及实施效果 ;
5、技术学习与传递：快速学习并掌握最新的企业搜索、AI 搜索技术趋势、产品特性及竞争对手动态，能够准确、专业地向客户传达技术价值，提升客户信任度 ;
6、业绩达成与团队协作：确保达成公司设定的个人销售目标，同时与售前技术支支持、售后服务等部门紧密合作，确保项目顺利交付及客户满意度 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历 ;
2、3 年以上 IT 解决方案或软件销售经验，具有 1 年以上金融或央国企相关行业销售背景 ;
3、面对挑战不退缩，能够积极寻找解决方案，推动项目进展直至成功 ;
4、了解所在行业业务流程及 IT 架构，能够快速学习并掌握新技术 ;
5、工作态度认真负责，勤奋敬业，能够承受一定的工作压力，确保任务按时按质完成 ;
6、良好的团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作，共同达成目标 ;
7、销售提成额外签署补充协议 。

加分项：

1、计算机科学、信息技术或相关专业 ;
2、985 / 211 院校毕业优先 ;
3、了解开源行业及生态，理解相关技术及商业逻辑 ;
4、有数据库或大数据相关产品及解决方案销售经验 。

市场专员（北京）

岗位职责：

1、负责公司企业搜索、AI 搜索解决方案的技术生态运营工作，包括国内及全球市场 ;
2、负责市场活动策划，包括但不限于线上活动、线下活动、品牌合作等，提升品牌形象 ;
3、以技术角度，整合上下游合作伙伴资源，建立产品在市场上的知名度 ;
4、规划产品技术生态运营工作，包括自运营技术社区、展会合作、新媒体媒体投放等 ;
5、积极通过数字化体现运营价值，驱动产品知名度，配合一线最终实现销售业绩提升 ;
6、负责市场调研及相关情报搜集整理，同竞品的分析对比和信息搜集，根据市场反馈和数据，分析结果 ;
7、熟练使用 AI 工具做内容创作、 AI 作图、素材制作等，支持内容传播与活动落地 。

岗位要求：

1、市场运营或计算机科学、信息技术相关专业全日制本科或以上学历 ;
2、1-3 年以上科技产品公司市场运营经验 ;
3、具有良好的数据敏感度，善于从数据中发现问题点、机会点，具备良好的分析问题、解决问题的能力 ;
4、主导或参与过软件企业重大发布会、大型行业展会，或专题系列的技术巡展 ;
5、结果导向，执行力强，擅长跨部门协同，以获客转化为核心目标 。

加分项：

1、985 / 211 院校毕业优先 ;
2、有海外留学经验，英文阅读沟通能力强 ;
3、有数据分析基础，熟练使用 Python ;
4、有广告、AI 营销、IT 媒体或产业联盟工作经验优先 ;
5、熟悉使用 Office 办公软件，了解 PS、PR、剪映等设计软件者优先 ;
6、有在软件开发、数据库或大数据领域 维护运营博客或自媒体经验优先 。

客户成功经理（长沙）

岗位职责：

1、负责客户全生命周期的成功管理，包括 Onboarding、产品培训、日常维护、使用跟踪及定期回访，确保客户持续获得价值 ;
2、主动服务，发现那些客户需要帮助，提前介入，提供主动关怀，及时响应客户问题与需求，推动问题闭环解决 ;
3、筛选或发现优质客户，促进增购、续约购，给销售团队提供最佳信息 ;
4、技术学习与传递：快速学习并掌握最新的企业搜索、AI 搜索技术趋势、产品特性及竞争对手动态，能够准确、专业地向客户传达技术价值，提升客户信任度 ;
5、沟通与项目管理：协调内部资源（销售，售后服务，产品、开发等部门），提高客户满意度 ;
6、收集客户反馈与需求，输出产品优化建议，与产品团队紧密协作推动产品迭代 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历，限 2026 年应届生 ;
2、快速学习能力，熟悉和理解行业客户的业务逻辑及IT架构（如金融、能源、制造业等） ;
3、具备一定的数据分析能力，通过客户使用数据预判需求或风险 ;
4、工作态度认真负责，勤奋敬业 ;
5、良好的团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作，共同达成目标 。

加分项：

1、计算机科学、信息技术或相关专业 ;
2、985 / 211 院校毕业优先 ;
3、有过 数据库类或大数据类技术性工作经验 ;
4、熟悉 AI、搜索、大数据、数据库等相关行业知识 。

UI/交互设计实习生（长沙）

岗位职责：

1、负责产品界面与交互设计，优化用户体验 ;
2、支持运营活动视觉输出，熟练使用AI工具产出创意素材 ;
3、参与官网、海报等设计工作 ;
4、结合数据反馈优化设计，提升转化效果 ;
5、与产品、开发团队协作推进方案落地 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，视觉传达、人机交互、数字媒体艺术等相关专业优先 ;
2、关注设计趋势，学习能力强，能快速掌握新工具与方法 ;
3、具备较强的审美能力、逻辑思维能力、沟通表达能力以及对细节的极致追求 ;
4、应聘者请准备好自己的作品，请将作品集与简历一同发送 。

加分项：

1、有设计社区（Behance、Dribbble、站酷等）作品或运营经验 ;
2、有动效设计或动画制作经验 。

软件测试实习生（长沙）

岗位职责：

1、参与项目和日常产品需求分析，把控需求和系统分析质量和风险 ;
2、负责完成产品功能特性的测试设计以及测试用例的编写 ;
3、组织测试实施工作，跟进测试的进展和完成情况，记录测试结果并准备测试报告 ;
4、通过抓包或日志分析，能够对常见bug进行基本定位 ;
5、不断改进测试流程和方法，以提高质量和效率 ;
6、关注产品质量和客户需求，确保稳定、可靠和用户友好的软件交付 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，计算机以及相关专业 ;
2、熟悉软件测试基础理论、测试流程及常用测试方法 ;
3、良好的英文读写能力，能够有效的阅读和学习英文技术资料 ;
4、很强的自我驱动学习能力和技术钻研能力，具备优秀的沟通技巧，很好的责任心与高执行力 ;
5、能够承受压力，在快节奏的环境中高效工作 。

加分项：

1、熟悉 Go 或 Java 或 Python 编程语言，熟练 Linux，Git 常用命令 ;
2、熟悉 AI、搜索、大数据、数据库等相关行业知识 ;
3、熟悉 Easysearch / Elasticsearch / OpenSearch 等搜索引擎 。

内容运营实习生（长沙）

岗位职责：

1、负责社区内容的策划、文案、编辑，围绕团队成果产出技术解读文章，通过公众号、博客、社区等形式进行内容运营，提升公司的影响力 ;
2、支持市场营销中的内容输出，善于利用 AI 工具提供有吸引力的设计创意与素材 ;
3、参与其他新媒体相关工作，如视频号、小红书、抖音账号等内容创作和运营 ;
4、数据化运营，包括分析官网访问、下载等数据指标，根据数据反馈及时调整策略，提升运营效果 ;
5、定期与社区用户、媒体沟通，保持通畅的聆听反馈机制 ;
6、参与策划、组织及执行团队主办或承办的各类社区活动 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，新闻、营销、传媒、计算机等相关专业优先 ;
2、需要公众号运营、短视频运营相关工作经验；熟练掌握排版、拍摄、剪辑等各项能力 ;
3、具备较强的创意和策划能力、应变能力、语言和文字表达能力以及敏锐的市场触角 ;
4、对搜索技术、互联网产品及工具类信息怀有浓厚兴趣，具备快速学习并熟练掌握相关知识的能力，能够紧跟行业动态 。

加分项：

1、具有用户增长、数据分析、数据挖掘、信息检索经验者优先 ;
2、具有开源社区、开发者社区、开源媒体运营经验者优先 。

更多职位请访问 Boss 直聘

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简历投递

  1. 邮件：hello@infini.ltd（邮件标题请备注姓名+求职岗位）
  2. 微信：INFINI-Labs （加微请备注求职岗位）

我们期待有才华、有激情的你加入我们，一起探索数据搜索的未来，共同创造无限可能！

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公司简介

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，在北京、上海、广州、长沙等城市设有研发中心，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

招聘信息

售前解决方案工程师（北京）

岗位职责：

1、深入分析客户业务场景与搜索需求，协助销售团队理解客户痛点，提供匹配的企业级搜索基础设施与整体架构建议 ;
2、负责公司产品与解决方案的售前技术支持，包括技术交流、方案编写、成本估算、产品演示及 PPT 制作与讲解 ;
3、协助销售进行客户需求调研、业务场景分析，提供基于分布式搜索引擎的技术方案与专业咨询 ;
4、参与客户培训与技术指导，提供现场售前技术支持，提升客户技术认知与产品信任度 ;
5、主导现场 POC，协调资源完成功能与非功能性测试，撰写测试报告并推动项目进展 ;
6、收集并反馈客户产品使用意见与需求，协助产品团队持续优化产品功能与用户体验 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历，计算机、信息技术或相关专业优先 ;
2、3 年以上数据库、大数据或相关技术领域工作经验 ;
3、了解 Elasticsearch / Easysearch / OpenSearch 等搜索引擎，或熟悉至少一种主流数据库（如 MySQL、Oracle、MongoDB 等） ;
4、具备大型企业信息化项目经验，了解行业技术趋势、商业模式与主流 IT 服务商 ;
5、具备良好的沟通表达能力、应变能力，能独立与客户进行技术交流并精准把握需求 ;
6、具备客户需求深度挖掘与引导能力，能结合产品优势编写项目方案与技术建议书 ;
7、学习能力强，善于知识整合，具备良好的团队协作精神 。

加分项：

1、985 / 211 院校毕业优先 ;
2、拥有技术博客或在 AI、搜索、大数据、数据库等领域有内容输出经验 ;
3、持有 Elastic Certified Engineer（ECE）认证 ;
4、具备大规模搜索引擎集群设计、扩展与性能调优经验 ;
5、熟悉大数据相关技术栈，如 Kafka、Flink 等 ;
6、熟悉其他搜索引擎技术（如 Solr、Lucene）者优先 。

区域销售经理（北京）

岗位职责：

1、深耕 TO B 业务：专注于金融行业（特别是银行及证券）或央国企（特别是能源、大制造行业），建立并维护与该行业关键客户的良好关系，深入挖掘客户对企业搜索解决方案的需求 ;
2、攻坚克难，促成交易：面对复杂多变的销售环境，展现出强大的攻坚克难能力，有效应对客户异议，推动销售项目从初期接触到最终成交的全过程 ;
3、客户关系管理：建立并管理高价值的客户关系网络，通过定期的沟通、拜访及活动策划，增强客户粘性，促进长期合作 ;
4、解决方案设计与呈现：基于客户具体需求，结合公司产品与技术优势，设计并呈现定制化的解决方案，有效展现产品价值及实施效果 ;
5、技术学习与传递：快速学习并掌握最新的企业搜索、AI 搜索技术趋势、产品特性及竞争对手动态，能够准确、专业地向客户传达技术价值，提升客户信任度 ;
6、业绩达成与团队协作：确保达成公司设定的个人销售目标，同时与售前技术支支持、售后服务等部门紧密合作，确保项目顺利交付及客户满意度 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历 ;
2、3 年以上 IT 解决方案或软件销售经验，具有 1 年以上金融或央国企相关行业销售背景 ;
3、面对挑战不退缩，能够积极寻找解决方案，推动项目进展直至成功 ;
4、了解所在行业业务流程及 IT 架构，能够快速学习并掌握新技术 ;
5、工作态度认真负责，勤奋敬业，能够承受一定的工作压力，确保任务按时按质完成 ;
6、良好的团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作，共同达成目标 ;
7、销售提成额外签署补充协议 。

加分项：

1、计算机科学、信息技术或相关专业 ;
2、985 / 211 院校毕业优先 ;
3、了解开源行业及生态，理解相关技术及商业逻辑 ;
4、有数据库或大数据相关产品及解决方案销售经验 。

市场专员（北京）

岗位职责：

1、负责公司企业搜索、AI 搜索解决方案的技术生态运营工作，包括国内及全球市场 ;
2、负责市场活动策划，包括但不限于线上活动、线下活动、品牌合作等，提升品牌形象 ;
3、以技术角度，整合上下游合作伙伴资源，建立产品在市场上的知名度 ;
4、规划产品技术生态运营工作，包括自运营技术社区、展会合作、新媒体媒体投放等 ;
5、积极通过数字化体现运营价值，驱动产品知名度，配合一线最终实现销售业绩提升 ;
6、负责市场调研及相关情报搜集整理，同竞品的分析对比和信息搜集，根据市场反馈和数据，分析结果 ;
7、熟练使用 AI 工具做内容创作、 AI 作图、素材制作等，支持内容传播与活动落地 。

岗位要求：

1、市场运营或计算机科学、信息技术相关专业全日制本科或以上学历 ;
2、1-3 年以上科技产品公司市场运营经验 ;
3、具有良好的数据敏感度，善于从数据中发现问题点、机会点，具备良好的分析问题、解决问题的能力 ;
4、主导或参与过软件企业重大发布会、大型行业展会，或专题系列的技术巡展 ;
5、结果导向，执行力强，擅长跨部门协同，以获客转化为核心目标 。

加分项：

1、985 / 211 院校毕业优先 ;
2、有海外留学经验，英文阅读沟通能力强 ;
3、有数据分析基础，熟练使用 Python ;
4、有广告、AI 营销、IT 媒体或产业联盟工作经验优先 ;
5、熟悉使用 Office 办公软件，了解 PS、PR、剪映等设计软件者优先 ;
6、有在软件开发、数据库或大数据领域 维护运营博客或自媒体经验优先 。

客户成功经理（长沙）

岗位职责：

1、负责客户全生命周期的成功管理，包括 Onboarding、产品培训、日常维护、使用跟踪及定期回访，确保客户持续获得价值 ;
2、主动服务，发现那些客户需要帮助，提前介入，提供主动关怀，及时响应客户问题与需求，推动问题闭环解决 ;
3、筛选或发现优质客户，促进增购、续约购，给销售团队提供最佳信息 ;
4、技术学习与传递：快速学习并掌握最新的企业搜索、AI 搜索技术趋势、产品特性及竞争对手动态，能够准确、专业地向客户传达技术价值，提升客户信任度 ;
5、沟通与项目管理：协调内部资源（销售，售后服务，产品、开发等部门），提高客户满意度 ;
6、收集客户反馈与需求，输出产品优化建议，与产品团队紧密协作推动产品迭代 。

岗位要求：

1、全日制本科及以上学历，限 2026 年应届生 ;
2、快速学习能力，熟悉和理解行业客户的业务逻辑及IT架构（如金融、能源、制造业等） ;
3、具备一定的数据分析能力，通过客户使用数据预判需求或风险 ;
4、工作态度认真负责，勤奋敬业 ;
5、良好的团队合作精神，能够与跨部门团队有效协作，共同达成目标 。

加分项：

1、计算机科学、信息技术或相关专业 ;
2、985 / 211 院校毕业优先 ;
3、有过 数据库类或大数据类技术性工作经验 ;
4、熟悉 AI、搜索、大数据、数据库等相关行业知识 。

UI/交互设计实习生（长沙）

岗位职责：

1、负责产品界面与交互设计，优化用户体验 ;
2、支持运营活动视觉输出，熟练使用AI工具产出创意素材 ;
3、参与官网、海报等设计工作 ;
4、结合数据反馈优化设计，提升转化效果 ;
5、与产品、开发团队协作推进方案落地 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，视觉传达、人机交互、数字媒体艺术等相关专业优先 ;
2、关注设计趋势，学习能力强，能快速掌握新工具与方法 ;
3、具备较强的审美能力、逻辑思维能力、沟通表达能力以及对细节的极致追求 ;
4、应聘者请准备好自己的作品，请将作品集与简历一同发送 。

加分项：

1、有设计社区（Behance、Dribbble、站酷等）作品或运营经验 ;
2、有动效设计或动画制作经验 。

软件测试实习生（长沙）

岗位职责：

1、参与项目和日常产品需求分析，把控需求和系统分析质量和风险 ;
2、负责完成产品功能特性的测试设计以及测试用例的编写 ;
3、组织测试实施工作，跟进测试的进展和完成情况，记录测试结果并准备测试报告 ;
4、通过抓包或日志分析，能够对常见bug进行基本定位 ;
5、不断改进测试流程和方法，以提高质量和效率 ;
6、关注产品质量和客户需求，确保稳定、可靠和用户友好的软件交付 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，计算机以及相关专业 ;
2、熟悉软件测试基础理论、测试流程及常用测试方法 ;
3、良好的英文读写能力，能够有效的阅读和学习英文技术资料 ;
4、很强的自我驱动学习能力和技术钻研能力，具备优秀的沟通技巧，很好的责任心与高执行力 ;
5、能够承受压力，在快节奏的环境中高效工作 。

加分项：

1、熟悉 Go 或 Java 或 Python 编程语言，熟练 Linux，Git 常用命令 ;
2、熟悉 AI、搜索、大数据、数据库等相关行业知识 ;
3、熟悉 Easysearch / Elasticsearch / OpenSearch 等搜索引擎 。

内容运营实习生（长沙）

岗位职责：

1、负责社区内容的策划、文案、编辑，围绕团队成果产出技术解读文章，通过公众号、博客、社区等形式进行内容运营，提升公司的影响力 ;
2、支持市场营销中的内容输出，善于利用 AI 工具提供有吸引力的设计创意与素材 ;
3、参与其他新媒体相关工作，如视频号、小红书、抖音账号等内容创作和运营 ;
4、数据化运营，包括分析官网访问、下载等数据指标，根据数据反馈及时调整策略，提升运营效果 ;
5、定期与社区用户、媒体沟通，保持通畅的聆听反馈机制 ;
6、参与策划、组织及执行团队主办或承办的各类社区活动 。

岗位要求：

1、985 / 211 全日制本科及以上学历在读，新闻、营销、传媒、计算机等相关专业优先 ;
2、需要公众号运营、短视频运营相关工作经验；熟练掌握排版、拍摄、剪辑等各项能力 ;
3、具备较强的创意和策划能力、应变能力、语言和文字表达能力以及敏锐的市场触角 ;
4、对搜索技术、互联网产品及工具类信息怀有浓厚兴趣，具备快速学习并熟练掌握相关知识的能力，能够紧跟行业动态 。

加分项：

1、具有用户增长、数据分析、数据挖掘、信息检索经验者优先 ;
2、具有开源社区、开发者社区、开源媒体运营经验者优先 。

更多职位请访问 Boss 直聘

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简历投递

  1. 邮件：hello@infini.ltd（邮件标题请备注姓名+求职岗位）
  2. 微信：INFINI-Labs （加微请备注求职岗位）

我们期待有才华、有激情的你加入我们，一起探索数据搜索的未来，共同创造无限可能！

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INFINI Labs 小助手 发表于 : 2026-03-19 20:05 评论 (0)

TLPI 成为大学教材：Linux 系统编程的教育价值

Linux 系统编程一直是后端开发者的核心技能。最近，《The Linux Programming Interface》(TLPI) 作者 Michael Kerrisk 宣布该书正式被多所大学采纳为课程教材。

TLPI 简介

《The Linux Programming Interface》是 Linux/Unix 系统编程领域的权威著作，涵盖了：

  • 文件 I/O 与文件系统
  • 进程管理与信号
  • 线程与同步
  • 内存管理
  • 网络编程
  • 高级 IPC 机制

为什么适合作为教材？

1. 理论与实践结合

书中每个概念都配有完整的代码示例，学生可以直接编译运行。

2. 覆盖全面

从基础的文件操作到复杂的 epoll、inotify 都有详细讲解。

3. 与工业界接轨

内容紧跟 Linux 内核发展，学习的知识在实际工作中直接可用。

对搜索工程师的价值

对于从事搜索引擎、分布式系统开发的工程师，TLPI 中的以下章节尤为重要：

章节 主题 应用场景
Ch 5 文件 I/O 索引文件读写
Ch 44 Pipes & FIFO 进程间通信
Ch 63 epoll 高性能网络服务
Ch 64 inotify 文件变更监控

学习建议

  1. 动手实践 - 每章的示例代码都要自己敲一遍
  2. 阅读 man 手册 - 培养查阅官方文档的习惯
  3. 结合内核源码 - 深入理解系统调用实现

来源: HackerNews (28 points)
原文: The Linux Programming Interface as a university course text

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Linux 系统编程一直是后端开发者的核心技能。最近，《The Linux Programming Interface》(TLPI) 作者 Michael Kerrisk 宣布该书正式被多所大学采纳为课程教材。

TLPI 简介

《The Linux Programming Interface》是 Linux/Unix 系统编程领域的权威著作，涵盖了：

  • 文件 I/O 与文件系统
  • 进程管理与信号
  • 线程与同步
  • 内存管理
  • 网络编程
  • 高级 IPC 机制

为什么适合作为教材？

1. 理论与实践结合

书中每个概念都配有完整的代码示例，学生可以直接编译运行。

2. 覆盖全面

从基础的文件操作到复杂的 epoll、inotify 都有详细讲解。

3. 与工业界接轨

内容紧跟 Linux 内核发展，学习的知识在实际工作中直接可用。

对搜索工程师的价值

对于从事搜索引擎、分布式系统开发的工程师，TLPI 中的以下章节尤为重要：

章节 主题 应用场景
Ch 5 文件 I/O 索引文件读写
Ch 44 Pipes & FIFO 进程间通信
Ch 63 epoll 高性能网络服务
Ch 64 inotify 文件变更监控

学习建议

  1. 动手实践 - 每章的示例代码都要自己敲一遍
  2. 阅读 man 手册 - 培养查阅官方文档的习惯
  3. 结合内核源码 - 深入理解系统调用实现

来源: HackerNews (28 points)
原文: The Linux Programming Interface as a university course text

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industry_watcher 发表于 : 2026-03-16 10:28 评论 (0)

【行业观察】Klaus：OpenClaw 的云端托管方案来了

昨天 Hacker News 上有个项目火了：Klaus——一个"开箱即用"的 OpenClaw 云端托管方案。简单来说，它让你无需配置就能在云端运行 OpenClaw 代理。

什么是 Klaus？

OpenClaw 是一个开源的 AI 代理框架，可以在本地运行各种自动化任务。但本地部署有几个痛点：

  • 需要一直开着电脑
  • 配置环境比较麻烦
  • 没有稳定的公网访问

Klaus 解决的就是这些问题：

  • 预配置 VM - 已经装好 OpenClaw 和相关依赖
  • 持久化运行 - 云端 24/7 运行，不用担心电脑关机
  • Web 界面 - 通过浏览器管理和监控代理
  • API 访问 - 可以远程调用代理功能

klausai.jpg

核心功能

1. 一键部署 不需要自己配服务器、装依赖、调环境。注册账号后几分钟就能跑起来。

2. 多代理管理 可以同时运行多个 OpenClaw 代理，每个代理有独立的配置和任务队列。

3. 集成支持

  • Slack / Discord 机器人
  • Webhook 触发
  • 定时任务（Cron）
  • API 调用

4. 监控和日志 有完整的 Web 界面查看代理运行状态、执行日志、错误报告。

定价模式

目前看到的信息：

  • 免费版：1 个代理，每月 1000 次调用
  • Pro 版（$29/月）：5 个代理，无限调用
  • Team 版（$99/月）：20 个代理，团队协作功能

相比自己租 VPS 部署，这个定价还算合理，省去了运维成本。

和本地 OpenClaw 的区别

特性 本地 OpenClaw Klaus 云端版
部署难度 需要技术背景 一键部署
运行时间 受限于本地机器 24/7
网络访问 需要内网穿透 直接公网访问
成本 电费 + 硬件 订阅费
数据隐私 数据在本地 数据在云端
定制化 完全自由 受平台限制

适用场景

适合用 Klaus：

  • 不想折腾服务器配置
  • 需要 24/7 运行的自动化任务
  • 团队协作使用
  • 快速验证想法

适合本地部署：

  • 对数据隐私要求高
  • 需要深度定制
  • 已经有服务器资源
  • 技术能力强，喜欢自己掌控

对 OpenClaw 生态的意义

Klaus 的出现说明 OpenClaw 生态正在成熟：

  1. 降低使用门槛 - 让更多非技术用户能用上 AI 代理
  2. 商业化探索 - 为开源项目找到可持续的商业模式
  3. 社区扩展 - 云端托管会吸引更多开发者和企业用户

这也给其他开源 AI 项目一个启示：开源 + 托管服务 可能是一个可行的路径。

竞争格局

类似的云端 AI 代理服务还有：

  • Replit Agent - 更偏向编程场景
  • AutoGPT Cloud - AutoGPT 的官方托管版
  • SuperAGI - 另一个开源代理的托管服务

Klaus 的优势在于专注 OpenClaw 生态，功能更垂直。

我的看法

Klaus 解决了一个真实痛点。很多想尝试 OpenClaw 的人卡在部署环节，Klaus 让他们可以先用起来，有需求了再考虑本地部署。

不过也有潜在风险：

  • 依赖第三方服务，有 vendor lock-in 风险
  • 数据在云端，敏感任务需要谨慎
  • 如果 Klaus 倒闭，迁移成本不低

建议：先用免费版试试，确认有长期需求后再决定是否付费。

你会选择云端托管的 OpenClaw，还是坚持本地部署？对于企业使用，数据隐私和便利性怎么权衡？

来源：Klaus AI 官网 发布时间：2026年3月11日

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昨天 Hacker News 上有个项目火了：Klaus——一个"开箱即用"的 OpenClaw 云端托管方案。简单来说，它让你无需配置就能在云端运行 OpenClaw 代理。

什么是 Klaus？

OpenClaw 是一个开源的 AI 代理框架，可以在本地运行各种自动化任务。但本地部署有几个痛点：

  • 需要一直开着电脑
  • 配置环境比较麻烦
  • 没有稳定的公网访问

Klaus 解决的就是这些问题：

  • 预配置 VM - 已经装好 OpenClaw 和相关依赖
  • 持久化运行 - 云端 24/7 运行，不用担心电脑关机
  • Web 界面 - 通过浏览器管理和监控代理
  • API 访问 - 可以远程调用代理功能

klausai.jpg

核心功能

1. 一键部署 不需要自己配服务器、装依赖、调环境。注册账号后几分钟就能跑起来。

2. 多代理管理 可以同时运行多个 OpenClaw 代理，每个代理有独立的配置和任务队列。

3. 集成支持

  • Slack / Discord 机器人
  • Webhook 触发
  • 定时任务（Cron）
  • API 调用

4. 监控和日志 有完整的 Web 界面查看代理运行状态、执行日志、错误报告。

定价模式

目前看到的信息：

  • 免费版：1 个代理，每月 1000 次调用
  • Pro 版（$29/月）：5 个代理，无限调用
  • Team 版（$99/月）：20 个代理，团队协作功能

相比自己租 VPS 部署，这个定价还算合理，省去了运维成本。

和本地 OpenClaw 的区别

特性 本地 OpenClaw Klaus 云端版
部署难度 需要技术背景 一键部署
运行时间 受限于本地机器 24/7
网络访问 需要内网穿透 直接公网访问
成本 电费 + 硬件 订阅费
数据隐私 数据在本地 数据在云端
定制化 完全自由 受平台限制

适用场景

适合用 Klaus：

  • 不想折腾服务器配置
  • 需要 24/7 运行的自动化任务
  • 团队协作使用
  • 快速验证想法

适合本地部署：

  • 对数据隐私要求高
  • 需要深度定制
  • 已经有服务器资源
  • 技术能力强，喜欢自己掌控

对 OpenClaw 生态的意义

Klaus 的出现说明 OpenClaw 生态正在成熟：

  1. 降低使用门槛 - 让更多非技术用户能用上 AI 代理
  2. 商业化探索 - 为开源项目找到可持续的商业模式
  3. 社区扩展 - 云端托管会吸引更多开发者和企业用户

这也给其他开源 AI 项目一个启示：开源 + 托管服务 可能是一个可行的路径。

竞争格局

类似的云端 AI 代理服务还有：

  • Replit Agent - 更偏向编程场景
  • AutoGPT Cloud - AutoGPT 的官方托管版
  • SuperAGI - 另一个开源代理的托管服务

Klaus 的优势在于专注 OpenClaw 生态，功能更垂直。

我的看法

Klaus 解决了一个真实痛点。很多想尝试 OpenClaw 的人卡在部署环节，Klaus 让他们可以先用起来，有需求了再考虑本地部署。

不过也有潜在风险：

  • 依赖第三方服务，有 vendor lock-in 风险
  • 数据在云端，敏感任务需要谨慎
  • 如果 Klaus 倒闭，迁移成本不低

建议：先用免费版试试，确认有长期需求后再决定是否付费。

你会选择云端托管的 OpenClaw，还是坚持本地部署？对于企业使用，数据隐私和便利性怎么权衡？

来源：Klaus AI 官网 发布时间：2026年3月11日

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industry_watcher 发表于 : 2026-03-12 11:53 评论 (0)

极限科技荣膺 2025 金猿奖 — “年度国产化优秀代表厂商”，自主可控搜索方案 Easysearch 获行业高度认可

近日于上海明捷万丽酒店成功举办的 “2025 第八届金猿大数据产业发展论坛 — 暨 AI Infra & Data Agent 趋势论坛” 大会上，极限数据（北京）科技有限公司（以下简称“极限科技”） 凭借其在分布式搜索型数据库领域的技术突破与卓越的国产化实践，成功入选《2025 中国大数据产业「年度国产化优秀代表厂商」》榜单，并获颁这一行业重磅奖项。

本届论坛由金猿组委会、数据猿、上海市数商协会及上海大数据联盟联合主办，以“数据有猿·智见十年”为主题，吸引了近千家企业参与申报。经过严格的初审、公审与终审交叉验证机制，极限科技最终从众多竞争者中脱颖而出，荣登榜单。

深耕核心搜索技术，填补国产化空白

极限科技成立于 2021 年 12 月，是一家专注于大数据搜索与分析的基础软件公司。公司总部位于北京，在长沙设立研发中心，并在上海、广州设立办事处或服务中心。其核心团队均来自 Elasticsearch 原厂及中文社区，拥有多年 ES 源码开发经验，致力于“让搜索更简单”，打造极致易用的数据探索与分析体验。

公司自主研发的核心产品 Easysearch 搜索型数据库，是我国在分布式搜索型数据库领域实现关键国产化替代的代表性成果。该产品精准填补了国内在轻量化、高性能、自主可控搜索引擎方面的市场空白。

产品性能卓越，实现无缝迁移与超越

Easysearch 支持结构化与非结构化数据检索、全文检索、向量检索、空间地理位置信息检索、多模态混合检索、组合查询、多语种支持、语义分析、聚合分析等多种核心功能。测试表明，其性能已达到甚至优于国外领先产品。

在产品能力上，Easysearch 不仅完全兼容 Elasticsearch 的生态接口，保障了用户业务的无缝平滑迁移，更在性能优化、存储效率、企业级安全及原生中文处理等方面实现了显著超越。其内置的 Web 管理控制台、全面的数据加密与权限管控功能，提供了开箱即用的企业级体验。

构建完整信创生态

尤为关键的是，Easysearch 率先完成了与国产主流 CPU（如鲲鹏、飞腾、海光、龙芯、申威、兆芯等）和操作系统（如统信 UOS、银河麒麟、开源欧拉等）的深度适配与互认证，构建了完整的信创技术栈支持能力，彻底解决了国外产品在国产化环境下兼容性差、维护困难、更新受限等长期存在的痛点。

在核心技术国产化意义上，Easysearch 通过完全自主可控的分布式搜索技术体系，突破了关键基础软件依赖国外企业的局面，满足了政府、金融、能源、运营商等行业对“可控、安全、可替代”的战略需求。同时，其向量搜索和 AI 检索能力填补了国内在智能搜索与大模型结合领域的技术缺口。

获权威资质认可，落地众多头部客户

极限科技及 Easysearch 已获得多项权威资质认证，包括国家高新技术企业、ISO 三大管理体系认证，并荣获 2023 年星河案例数据库标杆案例。产品亦通过了信通院基础能力专项测评及中国泰尔实验室检验测试。

目前，Easysearch 已在金融、运营商、制造、政企等多领域实现规模化落地，服务客户包括移动云、中国一汽、中国人保、东莞证券、航天信息等头部企业，累计下载部署量已超过 500 万次。其中，公司开发的中文分词器（IK、Pinyin）、压测工具（Loadgen）、数据迁移工具（ESM）已被 85% 的中国 Elasticsearch 用户部署在生产环境中。

荣获行业大奖，彰显标杆价值

此次荣获 “年度国产化优秀代表厂商” 奖项，不仅是行业对极限科技技术实力与国产化贡献的高度认可，更彰显了公司在推动大数据产业自主创新进程中的标杆作用。

极限科技创始人表示：

“我们坚信‘追求极致，无限可能’。获得这份荣誉，是对我们团队多年来坚持自主创新、深耕搜索技术的最好鼓励。未来，极限科技将持续加大研发投入，以技术创新驱动产业升级，为各行业客户提供更高效、更安全、更智能的数据探索与分析能力，助力中国大数据产业在智能时代实现高质量、自主可控的发展。”

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近日于上海明捷万丽酒店成功举办的 “2025 第八届金猿大数据产业发展论坛 — 暨 AI Infra & Data Agent 趋势论坛” 大会上，极限数据（北京）科技有限公司（以下简称“极限科技”） 凭借其在分布式搜索型数据库领域的技术突破与卓越的国产化实践，成功入选《2025 中国大数据产业「年度国产化优秀代表厂商」》榜单，并获颁这一行业重磅奖项。

本届论坛由金猿组委会、数据猿、上海市数商协会及上海大数据联盟联合主办，以“数据有猿·智见十年”为主题，吸引了近千家企业参与申报。经过严格的初审、公审与终审交叉验证机制，极限科技最终从众多竞争者中脱颖而出，荣登榜单。

深耕核心搜索技术，填补国产化空白

极限科技成立于 2021 年 12 月，是一家专注于大数据搜索与分析的基础软件公司。公司总部位于北京，在长沙设立研发中心，并在上海、广州设立办事处或服务中心。其核心团队均来自 Elasticsearch 原厂及中文社区，拥有多年 ES 源码开发经验，致力于“让搜索更简单”，打造极致易用的数据探索与分析体验。

公司自主研发的核心产品 Easysearch 搜索型数据库，是我国在分布式搜索型数据库领域实现关键国产化替代的代表性成果。该产品精准填补了国内在轻量化、高性能、自主可控搜索引擎方面的市场空白。

产品性能卓越，实现无缝迁移与超越

Easysearch 支持结构化与非结构化数据检索、全文检索、向量检索、空间地理位置信息检索、多模态混合检索、组合查询、多语种支持、语义分析、聚合分析等多种核心功能。测试表明，其性能已达到甚至优于国外领先产品。

在产品能力上，Easysearch 不仅完全兼容 Elasticsearch 的生态接口，保障了用户业务的无缝平滑迁移，更在性能优化、存储效率、企业级安全及原生中文处理等方面实现了显著超越。其内置的 Web 管理控制台、全面的数据加密与权限管控功能，提供了开箱即用的企业级体验。

构建完整信创生态

尤为关键的是，Easysearch 率先完成了与国产主流 CPU（如鲲鹏、飞腾、海光、龙芯、申威、兆芯等）和操作系统（如统信 UOS、银河麒麟、开源欧拉等）的深度适配与互认证，构建了完整的信创技术栈支持能力，彻底解决了国外产品在国产化环境下兼容性差、维护困难、更新受限等长期存在的痛点。

在核心技术国产化意义上，Easysearch 通过完全自主可控的分布式搜索技术体系，突破了关键基础软件依赖国外企业的局面，满足了政府、金融、能源、运营商等行业对“可控、安全、可替代”的战略需求。同时，其向量搜索和 AI 检索能力填补了国内在智能搜索与大模型结合领域的技术缺口。

获权威资质认可，落地众多头部客户

极限科技及 Easysearch 已获得多项权威资质认证，包括国家高新技术企业、ISO 三大管理体系认证，并荣获 2023 年星河案例数据库标杆案例。产品亦通过了信通院基础能力专项测评及中国泰尔实验室检验测试。

目前，Easysearch 已在金融、运营商、制造、政企等多领域实现规模化落地，服务客户包括移动云、中国一汽、中国人保、东莞证券、航天信息等头部企业，累计下载部署量已超过 500 万次。其中，公司开发的中文分词器（IK、Pinyin）、压测工具（Loadgen）、数据迁移工具（ESM）已被 85% 的中国 Elasticsearch 用户部署在生产环境中。

荣获行业大奖，彰显标杆价值

此次荣获 “年度国产化优秀代表厂商” 奖项，不仅是行业对极限科技技术实力与国产化贡献的高度认可，更彰显了公司在推动大数据产业自主创新进程中的标杆作用。

极限科技创始人表示：

“我们坚信‘追求极致，无限可能’。获得这份荣誉，是对我们团队多年来坚持自主创新、深耕搜索技术的最好鼓励。未来，极限科技将持续加大研发投入，以技术创新驱动产业升级，为各行业客户提供更高效、更安全、更智能的数据探索与分析能力，助力中国大数据产业在智能时代实现高质量、自主可控的发展。”

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 搜索引擎  Easysearch  国产化  金猿奖
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2026-01-16 17:41 评论 (0)

极限科技 Coco AI 荣获 2025 IT168 技术卓越奖 - 创新产品奖

北京，2026 年 1 月 —— 在由 IT168 主办的“2025 年度技术卓越奖”评选中，极限数据（北京）科技有限公司（简称：极限科技）的人工智能产品 Coco AI 凭借其创新的技术架构与突出的市场实践，荣获 “创新产品奖”。该奖项旨在表彰在  AI、大数据、云计算等领域实现关键突破、具备显著应用价值与市场潜力的产品与解决方案。

奖项与产品信息

获奖企业：极限数据（北京）科技有限公司
获奖产品：Coco AI – 统一搜索与 AI 智能助手
产品官网：https://coco.rs/zh
开源地址：https://github.com/infinilabs/coco-app
评选榜单：https://zt.itpub.net/topic/jishuzhuoyue251215

关于  Coco AI

Coco AI 是极限科技推出的一款 完全开源、可私有部署的统一搜索与  AI 智能助手系统，专为企业打造。它致力于解决企业数据分散、信息孤岛严重、数据敏感及知识沉睡等核心痛点。

  • 统一搜索：通过连接本地文件、云存储（S3）、知识库、代码仓库（GitHub）、协作平台（Notion、语雀）、MySQL、MongoDB 等异构数据源，提供跨平台的一站式搜索体验。
  • AI 赋能：深度融合主流大模型能力，支持语义搜索、自然语言问答、智能推荐，并构建个性化知识图谱，激活企业沉睡数据。
  • 安全可控：支持企业级权限管理、数据脱敏与加密，可完全私有化部署，确保数据安全合规。
  • 灵活扩展：采用 MCP 架构，支持模型动态调用外部工具，无需修改核心代码即可灵活扩展 AI 应用场景。

目前，Coco AI 已在多个行业场景中落地，帮助企业构建“智能知识中枢”，提升信息获取效率与决策协作水平。

获奖理由

IT168 技术卓越奖评审委员会认为，Coco AI 的获奖主要基于以下几点：

  1. 技术创新：将企业搜索、RAG、知识图谱与大模型能力深度融合，构建了面向真实业务场景的“搜索+AI”一体化平台，技术路径清晰且具备前瞻性。
  2. 开源开放：产品完全开源并支持私有化部署，为企业提供了兼顾自主可控与成本效益的 AI 搜索解决方案，对推动基础软件与 AI 应用生态繁荣具有积极意义。
  3. 实践价值：已在多个行业完成从技术验证到规模化应用的跨越，帮助企业将分散的知识资产转化为可复用的生产力，在“技术实效”上表现突出。

团队声音

极限科技总经理、Coco AI 项目负责人曾勇表示：

“感谢 IT168 和业界同仁对 Coco AI 的认可。在 AI 定义一切的今天，我们始终相信，真正的技术价值在于深入业务场景、解决实际问题。Coco AI 希望为企业打造一个安全、开放、智能的知识入口，让团队在信息海洋中‘搜得到、问得清、用得好’。未来，我们将继续深耕企业搜索与 AI 智能助手领域，与合作伙伴共同推动中国自主 AI 产品体系的繁荣发展。”

展望未来

此次获奖，不仅是行业对我们技术路径的认可，更是对 “开源创新、自主实效” 这一发展方向的肯定。极限科技将以此为新的起点，持续深耕 “搜索+AI”核心技术，以  Coco AI  及未来更多开源产品，赋能千行百业夯实智能根基，在全球数字化转型中贡献中国解决方案。

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北京，2026 年 1 月 —— 在由 IT168 主办的“2025 年度技术卓越奖”评选中，极限数据（北京）科技有限公司（简称：极限科技）的人工智能产品 Coco AI 凭借其创新的技术架构与突出的市场实践，荣获 “创新产品奖”。该奖项旨在表彰在  AI、大数据、云计算等领域实现关键突破、具备显著应用价值与市场潜力的产品与解决方案。

奖项与产品信息

获奖企业：极限数据（北京）科技有限公司
获奖产品：Coco AI – 统一搜索与 AI 智能助手
产品官网：https://coco.rs/zh
开源地址：https://github.com/infinilabs/coco-app
评选榜单：https://zt.itpub.net/topic/jishuzhuoyue251215

关于  Coco AI

Coco AI 是极限科技推出的一款 完全开源、可私有部署的统一搜索与  AI 智能助手系统，专为企业打造。它致力于解决企业数据分散、信息孤岛严重、数据敏感及知识沉睡等核心痛点。

  • 统一搜索：通过连接本地文件、云存储（S3）、知识库、代码仓库（GitHub）、协作平台（Notion、语雀）、MySQL、MongoDB 等异构数据源，提供跨平台的一站式搜索体验。
  • AI 赋能：深度融合主流大模型能力，支持语义搜索、自然语言问答、智能推荐，并构建个性化知识图谱，激活企业沉睡数据。
  • 安全可控：支持企业级权限管理、数据脱敏与加密，可完全私有化部署，确保数据安全合规。
  • 灵活扩展：采用 MCP 架构，支持模型动态调用外部工具，无需修改核心代码即可灵活扩展 AI 应用场景。

目前，Coco AI 已在多个行业场景中落地，帮助企业构建“智能知识中枢”，提升信息获取效率与决策协作水平。

获奖理由

IT168 技术卓越奖评审委员会认为，Coco AI 的获奖主要基于以下几点：

  1. 技术创新：将企业搜索、RAG、知识图谱与大模型能力深度融合，构建了面向真实业务场景的“搜索+AI”一体化平台，技术路径清晰且具备前瞻性。
  2. 开源开放：产品完全开源并支持私有化部署，为企业提供了兼顾自主可控与成本效益的 AI 搜索解决方案，对推动基础软件与 AI 应用生态繁荣具有积极意义。
  3. 实践价值：已在多个行业完成从技术验证到规模化应用的跨越，帮助企业将分散的知识资产转化为可复用的生产力，在“技术实效”上表现突出。

团队声音

极限科技总经理、Coco AI 项目负责人曾勇表示：

“感谢 IT168 和业界同仁对 Coco AI 的认可。在 AI 定义一切的今天，我们始终相信，真正的技术价值在于深入业务场景、解决实际问题。Coco AI 希望为企业打造一个安全、开放、智能的知识入口，让团队在信息海洋中‘搜得到、问得清、用得好’。未来，我们将继续深耕企业搜索与 AI 智能助手领域，与合作伙伴共同推动中国自主 AI 产品体系的繁荣发展。”

展望未来

此次获奖，不仅是行业对我们技术路径的认可，更是对 “开源创新、自主实效” 这一发展方向的肯定。极限科技将以此为新的起点，持续深耕 “搜索+AI”核心技术，以  Coco AI  及未来更多开源产品，赋能千行百业夯实智能根基，在全球数字化转型中贡献中国解决方案。

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INFINI Labs 小助手 发表于 : 2026-01-13 18:25 评论 (0)

INFINI Labs 产品更新 | Coco AI v0.10 × Easysearch v2.0 联袂上线：UI 全面重构，体验焕然一新

release

此次更新主要包括 Coco AI v0.10.0 更换全新的 UI 组件，服务端新增 milvus 和 dropbox 连接器；Easysearch v2.0.2 正式发布， 新增嵌入文档语义搜索，优化内置 UI 响应速度，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30.1 统一基于 Framework v1.4.0 升级，优化本地磁盘队列数据消费。详情见 Release Notes。

Coco AI 0.10

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 0.10

🚀 功能特性 (Features)

  • 扩展程序 UI 支持可调整窗口大小
  • 添加打开按钮以启动已安装的扩展程序

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 将应用程序和文件搜索视为普通扩展
  • 通过深度链接安装扩展失败时，显示错误消息（而非错误代码）
  • 用 shadcn/ui 组件替换旧组件

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • 修复输入框高度异常问题
  • 为 Extension.minimum_coco_version 实现自定义序列化

Coco AI 服务端 0.10

🚀 功能特性 (Features)

  • 新增 milvus 连接器
  • 新增 dropbox 连接器

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • 修复搜索 API 中图标绝对 URL 的解析问题
  • 修复集成商店读取剪贴板数据后的显示问题

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 移除分页并在全屏模式下添加无限滚动

Easysearch v2.0.2

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • 正式发布 Easysearch 2.0.2 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  • 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用

🚀 功能特性 (Features)

  • 语义搜索新增支持 NestedQueryBuilder
  • KNN mapping 的 L 和 k 参数支持大小写不敏感，提升易用性

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • UI 插件静态文件支持 gzip 压缩，加快页面加载
  • 优化了图标资源大小
  • 调整了内部构建流程和 CSP 策略

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • 修复了开发者工具的主题颜色显示问题

Console v1.30.1

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • 支持 Easysearch 2.x 和 Opensearch 3.x

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.30.1

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30.1

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • 在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30.1

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.4.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • 为 curl 添加 p12 证书支持（#239）
  • 从 util 中移除 curl（#242）
  • 优先使用集群名称（#243）
  • 为 access_token 添加标签（#244）
  • 为用户主体（principal）添加头像配置（#246）

🐛 问题修复 (Bug Fixes)

  • 修复重复写入和未写入的问题（#234）
  • 当 filePath 为绝对路径时，检查其是否存在（#241）

✈️ 改进 (Improvements)

  • 改进 TryGetFileAbsPath() 的 panic 错误信息（#240）

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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release

此次更新主要包括 Coco AI v0.10.0 更换全新的 UI 组件，服务端新增 milvus 和 dropbox 连接器；Easysearch v2.0.2 正式发布， 新增嵌入文档语义搜索，优化内置 UI 响应速度，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30.1 统一基于 Framework v1.4.0 升级，优化本地磁盘队列数据消费。详情见 Release Notes。

Coco AI 0.10

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 0.10

🚀 功能特性 (Features)

  • 扩展程序 UI 支持可调整窗口大小
  • 添加打开按钮以启动已安装的扩展程序

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 将应用程序和文件搜索视为普通扩展
  • 通过深度链接安装扩展失败时，显示错误消息（而非错误代码）
  • 用 shadcn/ui 组件替换旧组件

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • 修复输入框高度异常问题
  • 为 Extension.minimum_coco_version 实现自定义序列化

Coco AI 服务端 0.10

🚀 功能特性 (Features)

  • 新增 milvus 连接器
  • 新增 dropbox 连接器

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • 修复搜索 API 中图标绝对 URL 的解析问题
  • 修复集成商店读取剪贴板数据后的显示问题

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 移除分页并在全屏模式下添加无限滚动

Easysearch v2.0.2

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • 正式发布 Easysearch 2.0.2 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  • 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用

🚀 功能特性 (Features)

  • 语义搜索新增支持 NestedQueryBuilder
  • KNN mapping 的 L 和 k 参数支持大小写不敏感，提升易用性

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • UI 插件静态文件支持 gzip 压缩，加快页面加载
  • 优化了图标资源大小
  • 调整了内部构建流程和 CSP 策略

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • 修复了开发者工具的主题颜色显示问题

Console v1.30.1

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • 支持 Easysearch 2.x 和 Opensearch 3.x

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.30.1

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30.1

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • 在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30.1

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.4.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.4.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • 为 curl 添加 p12 证书支持（#239）
  • 从 util 中移除 curl（#242）
  • 优先使用集群名称（#243）
  • 为 access_token 添加标签（#244）
  • 为用户主体（principal）添加头像配置（#246）

🐛 问题修复 (Bug Fixes)

  • 修复重复写入和未写入的问题（#234）
  • 当 filePath 为绝对路径时，检查其是否存在（#241）

✈️ 改进 (Improvements)

  • 改进 TryGetFileAbsPath() 的 panic 错误信息（#240）

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

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 Easysearch  Coco AI  产品更新
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-12-20 16:34 评论 (0)

INFINI Labs 产品更新 | Coco AI v0.9 与 Easysearch v2.0 全新功能上线，全面支持 GitLab 合并请求（MR）自动 AI Review

release

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括：Coco AI v0.9 全面支持 GitLab 合并请求（MR）自动 AI Review，并重构为插件流水线架构，新增 Neo4j、MongoDB 等 10+ 数据源连接器，开启“AI+开发”协同新范式；Easysearch v2.0 正式发布，内置轻量级管理 UI，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”，Lucene 升级至 9.12.2，性能全面提升；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30 统一基于 Framework v1.3 升级，全面支持 Easysearch 2.0 与 OpenSearch 3.x，新增百分比聚合、子目录代理等关键能力。详情见 Release Notes。

Coco AI v0.9

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.9

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持通过快捷键切换分组 #911
  • feat: 支持从设置页面打开日志文件夹
  • feat: 支持使用 home 和 end 键移动光标
  • feat: 支持使用 page up 和 page down 键移动选中条
  • feat: 规范化多级菜单的标签结构
  • feat: 当父插件类型为 Extension 时，搜索父插件可以搜到子插件
  • feat: 支持使用 modifier key 和回车对话 AI 助手
  • feat: 允许在光标位于开头时返回
  • feat(插件兼容性): 插件描述文件添加 minimum_coco_version 字段进行版本检查
  • feat: 实现紧凑窗口模式
  • feat: 实现设置项搜索延迟和本地搜索结果权重
  • feat: 添加主窗口透明度设置
  • feat: 添加从默认模式回答紧凑模式的延迟设置

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 优化搜索结果的排序逻辑 #910
  • style: 为图片添加深色投影 #912
  • chore: 为 Web 组件添加跨域配置 #921
  • refactor: 若 AXUIElementSetAttributeValue() 失败则进行重试 #924
  • refactor(calculator): 若表达式为 "num => num" 格式则跳过计算 #929
  • chore: 使用自定义日志目录 #930
  • chore: 将 tauri_nspanel 升级至 v2.1 #933
  • refactor: show_coco/hide_coco 现已在 macOS 上改用 NSPanel 的相关方法 #933
  • refactor: 将 convert_pages() 流程封装为函数 #934
  • refactor(post-search): 从每个查询源至少收集 2 份文档 #948
  • refactor: custom_version_comparator() 现已支持语义化版本比较 #941
  • chore: 让主窗口垂直居中 #959
  • refactor(view extension): 通过本地 HTTP 服务器加载 HTML/资源文件 #973

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复服务列表自动更新的问题 #913
  • ix: 修复聊天内容重复的问题 #916
  • fix: 修复固定窗口（Pinned Window）快捷键失效的问题 #917
  • fix: 修复从另一显示器操作焦点窗口时，窗口管理扩展失效的问题 #919
  • fix(窗口管理插件): 修复“下一个/上一个桌面”功能失效的问题 #926
  • fix: 修复页面频繁闪烁的问题 #935
  • fix(view extension): 修复通过快捷键打开扩展时搜索栏 UI 显示异常的问题 #938
  • fix: 修复全选文本后无法删除的问题 #943
  • fix: 修复在聊天和搜索页面之间切换时的抖动问题 #955
  • fix: 修复重复显示登录成功提示的问题 #977
  • fix: 修复 Quick AI 无法继续对话的问题 #979

Coco App 相关截图：

Coco AI 服务端 v0.9

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • refactor: 将连接器重构为基于流水线（Pipeline）模式 (#545) #545
  • refactor: 重新实现安全功能；需重新运行设置程序

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 新增 Neo4j 连接器 #539
  • feat: 新增内置商店 #551
  • feat: 基于 RBAC 的安全机制
  • feat: 用户级数据所有权与共享功能
  • feat: 管理界面增加权限校验
  • feat: 新增路由权限验证
  • feat: 新增用户实体卡片
  • feat: 文档管理增加视图功能
  • feat: 新增 Webhooks 管理界面 (#558)
  • feat: 新增 GitLab 合并事件的 Webhook 处理器
  • feat: 集成扩展商店
  • feat: 支持编辑连接器处理器配置
  • feat: 支持配置 Base Path 以自定义服务端点
  • feat: 名称字段增加拼音支持
  • feat: 新增 MongoDB 连接器

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复切换扩展类型后重置搜索关键词的问题
  • fix: 修复全屏小部件的相关问题

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 为深色模式添加悬停背景效果
  • chore: 修复文档搜索功能
  • chore: 格式化日期
  • refactor: 更新初始值
  • chore: 修复数据源名称缺失的问题
  • chore: 安装完成后隐藏弹窗
  • chore: 基于框架变更进行重构
  • chore: 为支持深度思考（DeepThink）获取更多文档 #577
  • chore: 启用搜索后将首页更改为搜索页 #541
  • chore: 更新搜索 API 以支持查询 DSL #550
  • chore: 默认按创建时间排序
  • chore: 调整多语言配置
  • chore: 用户表单增加确认密码字段
  • chore: 调整连接器类型
  • chore: 调整连接器 OAuth 重定向设置
  • refactor: 为集成功能进行重构
  • refactor: 移除集成配置中的 Token
  • chore: 编辑用户时禁用邮箱字段
  • chore: 调整搜索设置

Coco Server 相关截图：

Easysearch v2.0

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • 正式发布 Easysearch 2.0 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  • 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用

🚀 功能特性 (Features)

  • 兼容 1.15.x 版本的索引，可无缝升级
  • 新增 UI 插件，涵盖从集群，节点，索引，到分片等不同维度的监控和管理功能
  • 支持关闭 security 进入 UI

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • range 查询，按数字类型字段排序，相比旧版本效率大幅提升

Easysearch UI 相关截图：

Console v1.30

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持百分比聚合
  • feat: 为初始化管理员用户增加密码强度校验 (#250)
  • feat: 支持 Nginx 代理下的子目录路径 (#243)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复了索引映射 (mapping) 在滚动查询 (scroll) 后不正确的问题 (#248)
  • fix: 修复索引 mapping 在滚动操作之后不对的问题
  • fix: 修复集群监控设置显示错误

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • chore: 删除集群后减少 Agent 上报异常错误日志输出 (#258)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.30

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat(rewrite_to_bulk)：使文档更新兼容 Elasticsearch 6.x (#112)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复心跳连接的潜在泄漏问题 (#107)

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 改进 ReverseProxy 的锁机制和节点发现逻辑 (#111)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.3.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: add delete by query v2 #194
  • feat: support aggregation queries in orm
  • feat: add support for query_string query
  • feat: allow to read http request body multi-times #212
  • feat: add support for Elasticsearch cat allocation API
  • feat: support custom write operation type for indexing_merge processor
  • feat: add util to parse time with local timezone #217
  • feat: add PKCS#12 certificate support for http client config
  • feat: add security module, with rbac,sharing,oauth client etc.
  • feat: add entity_card module
  • feat: add abstract layer for user or teams search
  • feat: add util to normalize folder path
  • feat: add some string utils
  • feat: allow force update all mappings for existing indices
  • feat: add several http filters
  • feat: add util to execute http requests via curl

🐛 问题修复 (Bug Fixes)

  • fix: localhost/127.0.0.1 with noproxy #185
  • fix: cluster metadata lost #200
  • fix: fix security permission cache
  • fix: fix incorrect queue capacity check

✈️ 改进 (Improvements)

  • chore: less logging for session store change #180
  • refactor: initialize index schema using index template
  • chore: add generate secure string util func #183
  • chore: add validate secure func #184
  • refactor: refactoring security structs #191
  • refactor: refactoring schema init logic, disable index based template #188
  • chore: use safe special chars #190
  • chore: reduce log with agent #193
  • chore: add util to register http handler #206
  • chore: allow access application settings for ui #209
  • refactor: refactoring query string parser #216
  • chore: update default fuzziness to 3 #215
  • chore: avoid using same session name for mulit instances #221
  • refactor: refactoring pipeline #222
  • chore: enhance bulk indexing - stricter offset validation and improved error handling #224
  • refactor: refactoring http utils #226
  • refactor: refactoring search response, add score support
  • refactor: refactoring ORM module, add generic security hooks
  • refactor: add boolean query to orm query builder
  • refactor: refactoring access_token, simplify login info
  • refactor: move RegisterAllowOriginFunc to core

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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release

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括：Coco AI v0.9 全面支持 GitLab 合并请求（MR）自动 AI Review，并重构为插件流水线架构，新增 Neo4j、MongoDB 等 10+ 数据源连接器，开启“AI+开发”协同新范式；Easysearch v2.0 正式发布，内置轻量级管理 UI，无需依赖 Kibana，实现集群“开箱即管”，Lucene 升级至 9.12.2，性能全面提升；INFINI Console、Gateway、Agent、Loadgen v1.30 统一基于 Framework v1.3 升级，全面支持 Easysearch 2.0 与 OpenSearch 3.x，新增百分比聚合、子目录代理等关键能力。详情见 Release Notes。

Coco AI v0.9

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.9

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持通过快捷键切换分组 #911
  • feat: 支持从设置页面打开日志文件夹
  • feat: 支持使用 home 和 end 键移动光标
  • feat: 支持使用 page up 和 page down 键移动选中条
  • feat: 规范化多级菜单的标签结构
  • feat: 当父插件类型为 Extension 时，搜索父插件可以搜到子插件
  • feat: 支持使用 modifier key 和回车对话 AI 助手
  • feat: 允许在光标位于开头时返回
  • feat(插件兼容性): 插件描述文件添加 minimum_coco_version 字段进行版本检查
  • feat: 实现紧凑窗口模式
  • feat: 实现设置项搜索延迟和本地搜索结果权重
  • feat: 添加主窗口透明度设置
  • feat: 添加从默认模式回答紧凑模式的延迟设置

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 优化搜索结果的排序逻辑 #910
  • style: 为图片添加深色投影 #912
  • chore: 为 Web 组件添加跨域配置 #921
  • refactor: 若 AXUIElementSetAttributeValue() 失败则进行重试 #924
  • refactor(calculator): 若表达式为 "num => num" 格式则跳过计算 #929
  • chore: 使用自定义日志目录 #930
  • chore: 将 tauri_nspanel 升级至 v2.1 #933
  • refactor: show_coco/hide_coco 现已在 macOS 上改用 NSPanel 的相关方法 #933
  • refactor: 将 convert_pages() 流程封装为函数 #934
  • refactor(post-search): 从每个查询源至少收集 2 份文档 #948
  • refactor: custom_version_comparator() 现已支持语义化版本比较 #941
  • chore: 让主窗口垂直居中 #959
  • refactor(view extension): 通过本地 HTTP 服务器加载 HTML/资源文件 #973

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复服务列表自动更新的问题 #913
  • ix: 修复聊天内容重复的问题 #916
  • fix: 修复固定窗口（Pinned Window）快捷键失效的问题 #917
  • fix: 修复从另一显示器操作焦点窗口时，窗口管理扩展失效的问题 #919
  • fix(窗口管理插件): 修复“下一个/上一个桌面”功能失效的问题 #926
  • fix: 修复页面频繁闪烁的问题 #935
  • fix(view extension): 修复通过快捷键打开扩展时搜索栏 UI 显示异常的问题 #938
  • fix: 修复全选文本后无法删除的问题 #943
  • fix: 修复在聊天和搜索页面之间切换时的抖动问题 #955
  • fix: 修复重复显示登录成功提示的问题 #977
  • fix: 修复 Quick AI 无法继续对话的问题 #979

Coco App 相关截图：

Coco AI 服务端 v0.9

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • refactor: 将连接器重构为基于流水线（Pipeline）模式 (#545) #545
  • refactor: 重新实现安全功能；需重新运行设置程序

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 新增 Neo4j 连接器 #539
  • feat: 新增内置商店 #551
  • feat: 基于 RBAC 的安全机制
  • feat: 用户级数据所有权与共享功能
  • feat: 管理界面增加权限校验
  • feat: 新增路由权限验证
  • feat: 新增用户实体卡片
  • feat: 文档管理增加视图功能
  • feat: 新增 Webhooks 管理界面 (#558)
  • feat: 新增 GitLab 合并事件的 Webhook 处理器
  • feat: 集成扩展商店
  • feat: 支持编辑连接器处理器配置
  • feat: 支持配置 Base Path 以自定义服务端点
  • feat: 名称字段增加拼音支持
  • feat: 新增 MongoDB 连接器

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复切换扩展类型后重置搜索关键词的问题
  • fix: 修复全屏小部件的相关问题

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • refactor: 为深色模式添加悬停背景效果
  • chore: 修复文档搜索功能
  • chore: 格式化日期
  • refactor: 更新初始值
  • chore: 修复数据源名称缺失的问题
  • chore: 安装完成后隐藏弹窗
  • chore: 基于框架变更进行重构
  • chore: 为支持深度思考（DeepThink）获取更多文档 #577
  • chore: 启用搜索后将首页更改为搜索页 #541
  • chore: 更新搜索 API 以支持查询 DSL #550
  • chore: 默认按创建时间排序
  • chore: 调整多语言配置
  • chore: 用户表单增加确认密码字段
  • chore: 调整连接器类型
  • chore: 调整连接器 OAuth 重定向设置
  • refactor: 为集成功能进行重构
  • refactor: 移除集成配置中的 Token
  • chore: 编辑用户时禁用邮箱字段
  • chore: 调整搜索设置

Coco Server 相关截图：

Easysearch v2.0

INFINI Easysearch 是一个分布式的搜索型数据库，实现非结构化数据检索、全文检索、向量检索、地理位置信息查询、组合索引查询、多语种支持、聚合分析等。Easysearch 可以完美替代 Elasticsearch，同时添加和完善多项企业级功能。Easysearch 助您拥有简洁、高效、易用的搜索体验。

Easysearch 本次更新如下：

💥 重大变更(Breaking Changes)

  • 正式发布 Easysearch 2.0 版本，底层 Lucene 更新到 9.12.2
  • 新增 ui 插件，为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用

🚀 功能特性 (Features)

  • 兼容 1.15.x 版本的索引，可无缝升级
  • 新增 UI 插件，涵盖从集群，节点，索引，到分片等不同维度的监控和管理功能
  • 支持关闭 security 进入 UI

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • range 查询，按数字类型字段排序，相比旧版本效率大幅提升

Easysearch UI 相关截图：

Console v1.30

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: 支持百分比聚合
  • feat: 为初始化管理员用户增加密码强度校验 (#250)
  • feat: 支持 Nginx 代理下的子目录路径 (#243)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复了索引映射 (mapping) 在滚动查询 (scroll) 后不正确的问题 (#248)
  • fix: 修复索引 mapping 在滚动操作之后不对的问题
  • fix: 修复集群监控设置显示错误

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • chore: 删除集群后减少 Agent 上报异常错误日志输出 (#258)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.30

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat(rewrite_to_bulk)：使文档更新兼容 Elasticsearch 6.x (#112)

🐛 问题修复(Bug Fixes)

  • fix: 修复心跳连接的潜在泄漏问题 (#107)

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 改进 ReverseProxy 的锁机制和节点发现逻辑 (#111)
  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.30

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.30

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

✈️ 改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.3 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.3.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

🚀 功能特性 (Features)

  • feat: add delete by query v2 #194
  • feat: support aggregation queries in orm
  • feat: add support for query_string query
  • feat: allow to read http request body multi-times #212
  • feat: add support for Elasticsearch cat allocation API
  • feat: support custom write operation type for indexing_merge processor
  • feat: add util to parse time with local timezone #217
  • feat: add PKCS#12 certificate support for http client config
  • feat: add security module, with rbac,sharing,oauth client etc.
  • feat: add entity_card module
  • feat: add abstract layer for user or teams search
  • feat: add util to normalize folder path
  • feat: add some string utils
  • feat: allow force update all mappings for existing indices
  • feat: add several http filters
  • feat: add util to execute http requests via curl

🐛 问题修复 (Bug Fixes)

  • fix: localhost/127.0.0.1 with noproxy #185
  • fix: cluster metadata lost #200
  • fix: fix security permission cache
  • fix: fix incorrect queue capacity check

✈️ 改进 (Improvements)

  • chore: less logging for session store change #180
  • refactor: initialize index schema using index template
  • chore: add generate secure string util func #183
  • chore: add validate secure func #184
  • refactor: refactoring security structs #191
  • refactor: refactoring schema init logic, disable index based template #188
  • chore: use safe special chars #190
  • chore: reduce log with agent #193
  • chore: add util to register http handler #206
  • chore: allow access application settings for ui #209
  • refactor: refactoring query string parser #216
  • chore: update default fuzziness to 3 #215
  • chore: avoid using same session name for mulit instances #221
  • refactor: refactoring pipeline #222
  • chore: enhance bulk indexing - stricter offset validation and improved error handling #224
  • refactor: refactoring http utils #226
  • refactor: refactoring search response, add score support
  • refactor: refactoring ORM module, add generic security hooks
  • refactor: add boolean query to orm query builder
  • refactor: refactoring access_token, simplify login info
  • refactor: move RegisterAllowOriginFunc to core

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

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关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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 gateway  Console  Easysearch  Coco AI
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-11-24 00:24 评论 (0)

INFINI Labs 产品更新 | Coco AI v0.8 与 Easysearch v1.15 全新功能上线，AI 搜索体验再进化！

release

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括 Coco AI v0.8 新增窗口管理插件，新的插件类型 View，Linux 文件搜索以及更多的连接器；Easysearch v1.15 新增 UI 插件，提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用，AI 插件正式提供混合搜索能力，结合了关键词搜索和语义搜索，以提升搜索相关性。

以下为详细更新介绍：

Coco AI v0.8

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.8

功能特性 (Features)

  • 改进版本升级，跳过此版本的按钮
  • 支持从本地安装插件
  • 子插件的 JSON 现在也可以设置 platforms 字段
  • 插件设置页面现在可以卸载插件
  • 新增插件设置项 'hide_before_open'
  • App 搜索索引 app 的名字，现在索引多种语言的 app 名字，英文、中文以及系统语言
  • Debug 模式下，支持 context menu
  • 为 Linux (GNOME/KDE) 实现文件搜索
  • 实现 MacOS 窗口管理插件
  • 新增插件类型 View
  • 对于文件搜索的结果，现在可以打开文件所在的文件夹

问题修复 (Bug Fixes)

  • 修复更新检查失败的问题
  • 修复 web 组件，登录状态的问题
  • 修复快捷键无法打开插件商店的问题
  • 修复设置插件快捷键在 Windows 上崩溃的问题
  • 修复无法通过 "coco://" deeplink 登录的问题
  • MacOS 文件搜索，确保 mdfind 进程不会成为僵尸进程
  • 修复设置窗口打开是空白的问题
  • 尽最大努力，确保用户添加的 search path 中的文件会被 indexer 索引
  • 修复 MacOS 某些 app 设置空的 CFBundleDisplayName/CFBundleName 导致 app 名字为空的问题

改进优化 (Improvements)

  • 将 query_coco_fusion() 函数拆分
  • 清理 tauri::AppHandle’s 类型的范型参数 R
  • 检查各个安装渠道的 plugin.json 文件，确保合法
  • 在 MacOS 上不再为窗口设置 CanJoinAllSpaces 的属性
  • 修复 web 组件构建的问题
  • 为第三方插件安装的过程上锁
  • MacOS/iOS: 支持从 Assets.car 提取 app 图标，从而不再跳过它们
  • 放宽 MacOS 文件搜索的条件，避免无法搜到的问题
  • 确保 Coco app 在呼出时，不会拿 focus
  • 对于 web 组件，跳过登录检查
  • 对于 View 插件，处理 HTML 文件，使用 convertFileSrc()处理如下 2 个 tag："link[href]" and "img[src]"

Coco APP 相关截图

Coco AI 服务端 v0.8

重大变更(Breaking Changes)

  • 更新语雀的文档 ID
  • 重构数据源同步管理

功能特性 (Features)

  • 支持通过路径层次方式访问数据源中的文档
  • 处理文档搜索的 path_hierarchy 配置
  • Confluence Wiki 连接器
  • 为 Notion 连接器提取内容
  • 新增网络存储连接器
  • 新增 PostgreSQL 连接器
  • 新增 MySQL 连接器
  • 新增 GitHub 连接器
  • 新增 飞书/Lark 连接器
  • 新增 GitLab 连接器
  • 新增 Salesforce 连接器
  • 新增 Gitea 连接器
  • 新增 MSSQL 连接器
  • 新增 Oracle 连接器

问题修复 (Bug Fixes)

  • 修正助手更新逻辑
  • 生成唯一图标键以防止意外删除所有图标
  • 在 Coco 服务器登录期间修改 access_token URL
  • 修复 Web 小部件的权限问题
  • 由于在搜索框中导入图标而导致的额外高度
  • 全屏模式下页面滚动不工作
  • 解决 API 令牌列表分页问题
  • MSSQL 分页错误
  • 修复 S3 连接器图标

改进优化 (Improvements)

  • 移除未使用的 WebSocket API
  • 为 Google Drive 添加缺失的根文件夹
  • 更新创建/修改连接器页面上的默认连接器设置表单
  • 调整数据源详情的标题
  • 重构摘要处理器
  • 为 Google Drive 添加缺失的文档
  • 将 Easysearch 初始管理员密码更新为复杂规则
  • 统一许可证头
  • 更新默认数据源编辑页面
  • 重构 OAuth 连接组件
  • 将数据源列表的默认大小设置为 12
  • 在设置中添加搜索设置
  • 在集成全屏中支持页面模式
  • 为列表项添加图标
  • 重构非托管模式的 security API
  • 支持通过路径层次方式访问 local_fs 连接器中的文档
  • 支持通过路径层次方式访问 S3、网络驱动器、GitHub、GitLab 和 Gitee 连接器中的文档

Coco Server 相关截图

Easysearch v1.15

重大变更(Breaking Changes)

  • 针对安全模块的角色名称进行规范，废弃不符合规范的角色
  • 更新创建搜索管道的 API 的 json 结构和说明文档

功能特性 (Features)

  • 新增 ui 插件，涵盖从集群，节点，索引，到分片等不同维度的监控和管理功能以及备份快照、跨集群复制、数据流、热点线程、限流限速配置等管理功能
  • ai 插件正式提供混合搜索能力，结合了关键词搜索和语义搜索，以提升搜索相关性
  • ai 插件正式提供混合搜索能力
  • 允许动态的跨模板重用设置

改进优化 (Improvements)

  • index-management 从 plugin 移动到 modules
  • 精简证书错误时的日志输出
  • 改进 search_pipeline 的统计指标
  • 改进角色名称和描述
  • 增加 数据流（Data streams）说明文档
  • 更新搜索管道相关文档
  • 去掉 ILM 配置索引的前缀，并兼容旧索引

Easysearch 新增的 UI 插件为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用。 UI 相关截图如下：

图1：集群登录

图2：集群概览

图3：节点管理

图4：索引管理

图5：分片管理

图6：开发工具

图7：生命周期-新增策略

图8：备份管理-新增备份策略

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

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关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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release

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括 Coco AI v0.8 新增窗口管理插件，新的插件类型 View，Linux 文件搜索以及更多的连接器；Easysearch v1.15 新增 UI 插件，提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用，AI 插件正式提供混合搜索能力，结合了关键词搜索和语义搜索，以提升搜索相关性。

以下为详细更新介绍：

Coco AI v0.8

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.8

功能特性 (Features)

  • 改进版本升级，跳过此版本的按钮
  • 支持从本地安装插件
  • 子插件的 JSON 现在也可以设置 platforms 字段
  • 插件设置页面现在可以卸载插件
  • 新增插件设置项 'hide_before_open'
  • App 搜索索引 app 的名字，现在索引多种语言的 app 名字，英文、中文以及系统语言
  • Debug 模式下，支持 context menu
  • 为 Linux (GNOME/KDE) 实现文件搜索
  • 实现 MacOS 窗口管理插件
  • 新增插件类型 View
  • 对于文件搜索的结果，现在可以打开文件所在的文件夹

问题修复 (Bug Fixes)

  • 修复更新检查失败的问题
  • 修复 web 组件，登录状态的问题
  • 修复快捷键无法打开插件商店的问题
  • 修复设置插件快捷键在 Windows 上崩溃的问题
  • 修复无法通过 "coco://" deeplink 登录的问题
  • MacOS 文件搜索，确保 mdfind 进程不会成为僵尸进程
  • 修复设置窗口打开是空白的问题
  • 尽最大努力，确保用户添加的 search path 中的文件会被 indexer 索引
  • 修复 MacOS 某些 app 设置空的 CFBundleDisplayName/CFBundleName 导致 app 名字为空的问题

改进优化 (Improvements)

  • 将 query_coco_fusion() 函数拆分
  • 清理 tauri::AppHandle’s 类型的范型参数 R
  • 检查各个安装渠道的 plugin.json 文件，确保合法
  • 在 MacOS 上不再为窗口设置 CanJoinAllSpaces 的属性
  • 修复 web 组件构建的问题
  • 为第三方插件安装的过程上锁
  • MacOS/iOS: 支持从 Assets.car 提取 app 图标，从而不再跳过它们
  • 放宽 MacOS 文件搜索的条件，避免无法搜到的问题
  • 确保 Coco app 在呼出时，不会拿 focus
  • 对于 web 组件，跳过登录检查
  • 对于 View 插件，处理 HTML 文件，使用 convertFileSrc()处理如下 2 个 tag："link[href]" and "img[src]"

Coco APP 相关截图

Coco AI 服务端 v0.8

重大变更(Breaking Changes)

  • 更新语雀的文档 ID
  • 重构数据源同步管理

功能特性 (Features)

  • 支持通过路径层次方式访问数据源中的文档
  • 处理文档搜索的 path_hierarchy 配置
  • Confluence Wiki 连接器
  • 为 Notion 连接器提取内容
  • 新增网络存储连接器
  • 新增 PostgreSQL 连接器
  • 新增 MySQL 连接器
  • 新增 GitHub 连接器
  • 新增 飞书/Lark 连接器
  • 新增 GitLab 连接器
  • 新增 Salesforce 连接器
  • 新增 Gitea 连接器
  • 新增 MSSQL 连接器
  • 新增 Oracle 连接器

问题修复 (Bug Fixes)

  • 修正助手更新逻辑
  • 生成唯一图标键以防止意外删除所有图标
  • 在 Coco 服务器登录期间修改 access_token URL
  • 修复 Web 小部件的权限问题
  • 由于在搜索框中导入图标而导致的额外高度
  • 全屏模式下页面滚动不工作
  • 解决 API 令牌列表分页问题
  • MSSQL 分页错误
  • 修复 S3 连接器图标

改进优化 (Improvements)

  • 移除未使用的 WebSocket API
  • 为 Google Drive 添加缺失的根文件夹
  • 更新创建/修改连接器页面上的默认连接器设置表单
  • 调整数据源详情的标题
  • 重构摘要处理器
  • 为 Google Drive 添加缺失的文档
  • 将 Easysearch 初始管理员密码更新为复杂规则
  • 统一许可证头
  • 更新默认数据源编辑页面
  • 重构 OAuth 连接组件
  • 将数据源列表的默认大小设置为 12
  • 在设置中添加搜索设置
  • 在集成全屏中支持页面模式
  • 为列表项添加图标
  • 重构非托管模式的 security API
  • 支持通过路径层次方式访问 local_fs 连接器中的文档
  • 支持通过路径层次方式访问 S3、网络驱动器、GitHub、GitLab 和 Gitee 连接器中的文档

Coco Server 相关截图

Easysearch v1.15

重大变更(Breaking Changes)

  • 针对安全模块的角色名称进行规范，废弃不符合规范的角色
  • 更新创建搜索管道的 API 的 json 结构和说明文档

功能特性 (Features)

  • 新增 ui 插件，涵盖从集群，节点，索引，到分片等不同维度的监控和管理功能以及备份快照、跨集群复制、数据流、热点线程、限流限速配置等管理功能
  • ai 插件正式提供混合搜索能力，结合了关键词搜索和语义搜索，以提升搜索相关性
  • ai 插件正式提供混合搜索能力
  • 允许动态的跨模板重用设置

改进优化 (Improvements)

  • index-management 从 plugin 移动到 modules
  • 精简证书错误时的日志输出
  • 改进 search_pipeline 的统计指标
  • 改进角色名称和描述
  • 增加 数据流（Data streams）说明文档
  • 更新搜索管道相关文档
  • 去掉 ILM 配置索引的前缀，并兼容旧索引

Easysearch 新增的 UI 插件为 Easysearch 提供了轻量级界面化管理功能，不再依赖第三方对集群进行管理，真正做到开箱即用。 UI 相关截图如下：

图1：集群登录

图2：集群概览

图3：节点管理

图4：索引管理

图5：分片管理

图6：开发工具

图7：生命周期-新增策略

图8：备份管理-新增备份策略

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

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也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

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 UI插件  AI 搜索  Easysearch  Coco AI
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-09-30 14:49 评论 (0)

极限科技获得国际专利正式授权——美国发明专利《Data Partitioning Method and Data Processing Method》

近日，从大洋彼岸传来捷报：极限数据（北京）科技有限公司于 2023 年申请的 PCT 国际专利《Data Partitioning Method and Data Processing Method》，已于 2025 年 7 月 1 日通过美国专利商标局（USPTO）审查，正式获得美国发明专利授权（专利号：US12,346,590 B2）。这标志着极限科技在大数据存储与处理分析领域的技术创新再次获得国际权威认可。

本发明本专利提出了一种全新的数据分区及处理方法：通过文档唯一标识设计与二维拆分算法，实现基于数据感知的无限水平扩展，无需根据数据量预判分区数量，可从容应对未知海量数据的持续增长。相比传统分布式系统存储分区方式（如哈希分区、范围分区等），本发明在异构系统兼容性、动态扩容、写入压力缓解等方面表现更为优异，为全球化业务场景提供了高可用、高弹性的数据底座。

这项美国授权专利的获得，不仅进一步彰显了极限数据在大数据存储与分析领域的技术实力，也为后续海外市场的产品落地与商业拓展提供了强有力的知识产权保障。未来，我司将持续加大研发投入，以技术创新驱动产品升级，为全球用户带来更安全、更高效、更易用的数据探索与分析体验。

关于极限科技（INFINI Labs）

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极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

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近日，从大洋彼岸传来捷报：极限数据（北京）科技有限公司于 2023 年申请的 PCT 国际专利《Data Partitioning Method and Data Processing Method》，已于 2025 年 7 月 1 日通过美国专利商标局（USPTO）审查，正式获得美国发明专利授权（专利号：US12,346,590 B2）。这标志着极限科技在大数据存储与处理分析领域的技术创新再次获得国际权威认可。

本发明本专利提出了一种全新的数据分区及处理方法：通过文档唯一标识设计与二维拆分算法，实现基于数据感知的无限水平扩展，无需根据数据量预判分区数量，可从容应对未知海量数据的持续增长。相比传统分布式系统存储分区方式（如哈希分区、范围分区等），本发明在异构系统兼容性、动态扩容、写入压力缓解等方面表现更为优异，为全球化业务场景提供了高可用、高弹性的数据底座。

这项美国授权专利的获得，不仅进一步彰显了极限数据在大数据存储与分析领域的技术实力，也为后续海外市场的产品落地与商业拓展提供了强有力的知识产权保障。未来，我司将持续加大研发投入，以技术创新驱动产品升级，为全球用户带来更安全、更高效、更易用的数据探索与分析体验。

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 极限科技  数据分区  美国专利  国际专利
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-08-12 15:48 评论 (0)

喜报！极限科技 Coco AI 荣获 2025 首届人工智能应用创新大赛全国一等奖

由中国技术经济学会主办的 2025 首届全国人工智能应用创新大赛 总决赛于 6 月 22 日在湖南大学圆满落幕。该赛事以“场景驱动・创新创业”为主题，旨在考察参赛选手设计 AI 智能体（AI Agent）、应用人工智能大模型技术解决实际问题的能力。本届大赛吸引了全国 632 所高校及 210 家企业的 4913 支团队参赛，经过层层选拔，最终 689 支团队晋级全国总决赛。

在激烈的竞争中，极限数据（北京）科技有限公司 Coco AI 团队凭借作品《Coco AI - 为现代团队打造的统一搜索与 AI 智能助手》，一路过关斩将，成功晋级全国总决赛，并在总决赛中脱颖而出，荣获一等奖。这一成绩的取得，不仅是对极限科技技术实力和创新能力的高度认可，更是对 Coco AI 产品价值的有力证明。

Coco AI 产品以“让搜索更简单”为使命，通过先进的 AI 技术，为现代团队提供高效、智能的统一搜索解决方案。在大赛中，Coco AI 团队凭借其扎实的技术功底、创新的解决方案以及出色的现场表现，赢得了评委和观众的一致好评。

此次获奖，是极限科技在人工智能领域取得的又一重要成果。我们将以此为契机，在人工智能快速发展的大背景下，持续优化 Coco AI 产品，不断提升其性能和用户体验。未来，极限科技将继续加大在人工智能领域的研发投入，助力企业释放数据价值，推动智能化搜索迈向新的未来。

关于 Coco AI

Coco AI 是一款完全开源的统一搜索与 AI 助手平台，专为现代企业设计。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

针对企业数据“分散、敏感、难利用”的三大痛点，Coco AI 提供了全面解决方案：

  1. 统一搜索入口，连接所有数据源

    支持集成 S3、Notion、Google Workspace、语雀、GitHub 等，实现跨平台聚合搜索，打破信息孤岛。

  2. 开源可私有部署，保障数据安全

    平台完全开源，支持本地部署与离线运行，数据不出企业，满足高安全与合规要求。

  3. 融合大模型能力，激活沉睡数据

    支持接入多种主流大模型，实现自然语言问答、语义理解与智能推荐，为个人和组织构建个性化知识图谱。

  4. 模块化扩展，灵活接入外部工具

    通过 MCP 架构，模型可动态调用外部能力，无需修改平台代码，轻松适配多样业务场景。

Coco AI，助力企业构建智能知识中枢，释放数据价值，优化决策与协作流程。

官网：https://coco.rs
GitHub：https://github.com/infinilabs/coco-app

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由中国技术经济学会主办的 2025 首届全国人工智能应用创新大赛 总决赛于 6 月 22 日在湖南大学圆满落幕。该赛事以“场景驱动・创新创业”为主题，旨在考察参赛选手设计 AI 智能体（AI Agent）、应用人工智能大模型技术解决实际问题的能力。本届大赛吸引了全国 632 所高校及 210 家企业的 4913 支团队参赛，经过层层选拔，最终 689 支团队晋级全国总决赛。

在激烈的竞争中，极限数据（北京）科技有限公司 Coco AI 团队凭借作品《Coco AI - 为现代团队打造的统一搜索与 AI 智能助手》，一路过关斩将，成功晋级全国总决赛，并在总决赛中脱颖而出，荣获一等奖。这一成绩的取得，不仅是对极限科技技术实力和创新能力的高度认可，更是对 Coco AI 产品价值的有力证明。

Coco AI 产品以“让搜索更简单”为使命，通过先进的 AI 技术，为现代团队提供高效、智能的统一搜索解决方案。在大赛中，Coco AI 团队凭借其扎实的技术功底、创新的解决方案以及出色的现场表现，赢得了评委和观众的一致好评。

此次获奖，是极限科技在人工智能领域取得的又一重要成果。我们将以此为契机，在人工智能快速发展的大背景下，持续优化 Coco AI 产品，不断提升其性能和用户体验。未来，极限科技将继续加大在人工智能领域的研发投入，助力企业释放数据价值，推动智能化搜索迈向新的未来。

关于 Coco AI

Coco AI 是一款完全开源的统一搜索与 AI 助手平台，专为现代企业设计。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

针对企业数据“分散、敏感、难利用”的三大痛点，Coco AI 提供了全面解决方案：

  1. 统一搜索入口，连接所有数据源

    支持集成 S3、Notion、Google Workspace、语雀、GitHub 等，实现跨平台聚合搜索，打破信息孤岛。

  2. 开源可私有部署，保障数据安全

    平台完全开源，支持本地部署与离线运行，数据不出企业，满足高安全与合规要求。

  3. 融合大模型能力，激活沉睡数据

    支持接入多种主流大模型，实现自然语言问答、语义理解与智能推荐，为个人和组织构建个性化知识图谱。

  4. 模块化扩展，灵活接入外部工具

    通过 MCP 架构，模型可动态调用外部能力，无需修改平台代码，轻松适配多样业务场景。

Coco AI，助力企业构建智能知识中枢，释放数据价值，优化决策与协作流程。

官网：https://coco.rs
GitHub：https://github.com/infinilabs/coco-app

关于极限科技（INFINI Labs）

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极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

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 人工智能应用创新大赛  一等奖  Coco AI
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-08-06 17:34 评论 (0)

INFINI Labs 产品更新 | Coco AI v0.7.0 发布 - 全新的文件搜索体验与全屏化的集成功能

release

INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括 Coco AI v0.7.0 新增 macOS Spotlight 和 Windows 文件搜索支持、语音输入功能，以及全屏集成模式；Easysearch v1.14.0 引入完整文本嵌入模型、语义检索 API 和搜索管道功能等，全面提升产品性能和稳定性。

Coco AI v0.7.0

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.7.0

功能特性 (Features)

  • 文件搜索支持 Spotlight（macOS） (#705)
  • 语音输入支持（搜索模式 & 聊天模式） (#732)
  • 文本转语音现已由 LLM 驱动 (#750)
  • Windows 文件搜索支持 (#762)

问题修复 (Bug Fixes)

  • 文件搜索：优先应用过滤器后再处理 from/size 参数 (#741)
  • 文件搜索：按名称与内容搜索时未匹配文件名问题 (#743)
  • 修复 Windows 平台窗口被移动时自动隐藏的问题 (#748)
  • 修复删除快捷键时未注销扩展热键的问题 (#770)
  • 修复应用索引未遵循搜索范围配置的问题 (#773)
  • 修复子页面缺失分类标题的问题 (#772)
  • 修复快捷 AI 入口显示错误的问题 (#779)
  • 语音播放相关的小问题修复 (#780)
  • 修复 Linux 平台任务栏图标显示异常 (#783)
  • 修复子页面数据不一致问题 (#784)
  • 修复扩展安装状态显示错误 (#789)
  • 增加 HTTP 流请求的超时容忍度，提升稳定性 (#798)
  • 修复回车键行为异常问题 (#794)
  • 修复重命名后选中状态失效的问题 (#800)
  • 修复 Windows 右键菜单中快捷键异常问题 (#804)
  • 修复因 "state() 在 manage() 之前调用" 引起的 panic (#806)
  • 修复多行输入问题 (#808)
  • 修复 Ctrl+K 快捷键无效问题 (#815)
  • 修复窗口配置同步失败问题 (#818)
  • 修复子页面回车键无法使用问题 (#819)
  • 修复 Ubuntu (GNOME) 下打开应用时崩溃问题 (#821)

改进优化 (Improvements)

  • 文件状态检测优先使用 stat(2) (#737)
  • 文件搜索扩展类型重命名为 extension (#738)
  • 创建聊天记录及发送聊天 API (#739)
  • 更多文件类型图标支持 (#740)
  • 替换 meval-rs 依赖，清除编译警告 (#745)
  • Assistant、数据源、MCP Server 接口参数重构 (#746)
  • 扩展代码结构调整 (#747)
  • 升级 applications-rs 依赖版本 (#751)
  • QuickLink/quick_link 重命名为 Quicklink/quicklink (#752)
  • Assistant 样式与参数微调 (#753)
  • 可选字段默认不强制要求填写 (#758)
  • 搜索聊天组件新增 formatUrl、think 数据及图标地址支持 (#765)
  • Coco App HTTP 请求统一添加请求头 (#744)
  • 响应体反序列化前增加状态码判断 (#767)
  • 启动页适配手机屏幕宽度 (#768)
  • 搜索聊天新增语言参数与格式化 URL 参数 (#775)
  • 未登录状态不请求用户接口 (#795)
  • Windows 文件搜索清理查询字符串中的非法字符 (#802)
  • 崩溃日志中展示 backtrace 信息 (#805)

相关截图

Coco AI 服务端 v0.7.0

功能特性 (Features)

  • 重构了映射（mappings）的实现
  • 新增了基于 HTTP 流式传输的聊天 API
  • 新增了文件上传的配置选项
  • 聊天消息中现已支持附件
  • 为调试目的，增加记录大语言模型（LLM）请求的日志
  • 新增 RSS 连接器
  • 支持在初始化时配置模型的默认推理参数
  • 新增本地文件系统（Local FS）连接器
  • 新增 S3 连接器

问题修复(Bug Fixes)

  • 修复了查询参数 "filter" 不生效的问题
  • 修复了列表中分页功能不工作的问题
  • 修复了在没有网络的情况下本地图标无法显示的问题
  • 修复了大语言模型（LLM）提供商列表中状态显示不正确的问题
  • 修复了带附件的聊天 API
  • 防止了在 LLM 意图解析出错时可能出现的空指针异常
  • 修复了删除多个 URL 输入框时功能不正常的问题
  • 修复了启用本地模型提供商后状态未及时更新的问题
  • 确保在 RAG（检索增强生成）处理过程中正确使用数据源
  • 修复了提示词模板选择不正确的问题
  • 防止了当用户取消正在进行的回复时可能导致回复消息丢失的问题
  • 使第一条聊天消息可以被取消

改进优化 (Improvements)

  • 重构了用户 ID 的处理方式
  • 跳过空的流式响应数据块
  • 重构了查询的实现
  • 对更多敏感的搜索结果进行屏蔽处理
  • 重构了附件相关的 API
  • 为智能助理增加了上传设置
  • 重构了 ORM 和安全接口
  • 在附件上传 API 中移除了对 session_id 的检查
  • 为搜索框增加了 formatUrl 功能
  • 为集成页面增加了全屏模式
  • 程序现在会忽略无效的连接器
  • 程序现在会跳过无效的 MCP 服务器
  • 对于内置的智能助理和提供商，隐藏了删除按钮
  • 处理了提示词模板的默认值
  • 如果某个集成功能被禁用，其按钮预览将显示为禁用状态
  • 手动刷新流式输出的第一行数据，以改善响应体验

Easysearch v1.14.0

重大变更(Breaking Changes)

  • AI 模块 从 modules 迁移至 plugins 目录下，方便调用 knn 插件
  • 旧的文本向量化接口 _ai/embed 已不再支持，将在后续版本删除

功能特性 (Features)

  • 插件模块新增完整的文本嵌入模型集成功能，涵盖从数据导入到向量检索的全流程
  • 新增语义检索 API，简化向量搜索使用流程
  • 新增语义检索处理器配置大模型信息
  • 新增搜索管道（Search pipelines），轻松地在 Easysearch 内部处理查询请求和查询结果
  • 多模型集成支持
    • OpenAI 向量模型：直接调用 OpenAI 的嵌入接口（如 text-embedding-3-small）
    • Ollama 本地模型：支持离线环境或私有化部署的向量生成
  • IK 分词器提供 reload API，能够对存量自定义词典进行完整更新
  • IK 分词器能够通过词库索引对默认词库进行自定义添加

改进优化 (Improvements)

  • 增强数据摄取管道（ingest pipeline）
    • 在数据索引阶段支持文本向量化，文档可自动生成向量表示
    • 导入数据时通过 ingest 管道进行向量化时支持单条和批量模式，适配大模型的请求限制场景
  • 更新 Easysearch Docker 初始化文档
  • IK 分词器优化自定义词库加载逻辑，减少内存占用

Console v1.29.8

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

问题修复(Bug Fixes)

  • 在获取分片级别的分片状态指标时，shard_id 参数未生效的问题
  • 优化了监控图表中坐标轴标签的显示效果
  • 在更改指标级别后，统计数据未刷新的问题
  • 根据响应中的 key 来进行 rollup 检查
  • 因 omitempty JSON 标签导致更新不生效时，改为使用 save 方法

改进优化 (Improvements)

  • 为指标请求添加了自定义的超时错误处理
  • 优化了动态分区逻辑
  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.29.8

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.29.8

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

功能特性 (Features)

  • 在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.29.8

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.2.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

功能特性 (Features)

  • ORM 操作钩子 (Hooks)：为 ORM（数据访问层）的数据操作新增了钩子（Hooks），允许进行更灵活的二次开发。
  • 新增 Create API：新增了用于创建文档的 _create API 接口，确保文档 ID 的唯一性。
  • URL terms 查询：现在 URL 的查询参数也支持 terms 类型的查询了，可以一次匹配多个值。

问题修复 (Bug Fixes)

  • 修复了通过 HTTP 插件设置的自定义 HTTP 头部信息未被正确应用的问题。
  • 修复了 JSON 解析器的一个问题，现在可以正确处理带引号的、且包含下划线 _ 的 JSON 键（key）。

改进 (Improvements)

  • 查询过滤器优化: 系统现在会自动将多个针对同一字段的 term 过滤器合并为一个更高效的 terms 过滤器，以提升查询性能。
  • 查询接口重构: 对核心的查询接口进行了重构，使其结构更清晰，为未来的功能扩展打下基础。

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

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极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

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INFINI Labs 产品更新发布！此次更新主要包括 Coco AI v0.7.0 新增 macOS Spotlight 和 Windows 文件搜索支持、语音输入功能，以及全屏集成模式；Easysearch v1.14.0 引入完整文本嵌入模型、语义检索 API 和搜索管道功能等，全面提升产品性能和稳定性。

Coco AI v0.7.0

Coco AI 是一款完全开源、跨平台的企业级智能搜索与助手系统，专为现代企业打造。它通过统一搜索入口，连接企业内外部的异构数据源，融合大模型能力，帮助团队高效访问知识，智能决策协作。

Coco AI 本次详细更新记录如下：

Coco AI 客户端 v0.7.0

功能特性 (Features)

  • 文件搜索支持 Spotlight（macOS） (#705)
  • 语音输入支持（搜索模式 & 聊天模式） (#732)
  • 文本转语音现已由 LLM 驱动 (#750)
  • Windows 文件搜索支持 (#762)

问题修复 (Bug Fixes)

  • 文件搜索：优先应用过滤器后再处理 from/size 参数 (#741)
  • 文件搜索：按名称与内容搜索时未匹配文件名问题 (#743)
  • 修复 Windows 平台窗口被移动时自动隐藏的问题 (#748)
  • 修复删除快捷键时未注销扩展热键的问题 (#770)
  • 修复应用索引未遵循搜索范围配置的问题 (#773)
  • 修复子页面缺失分类标题的问题 (#772)
  • 修复快捷 AI 入口显示错误的问题 (#779)
  • 语音播放相关的小问题修复 (#780)
  • 修复 Linux 平台任务栏图标显示异常 (#783)
  • 修复子页面数据不一致问题 (#784)
  • 修复扩展安装状态显示错误 (#789)
  • 增加 HTTP 流请求的超时容忍度，提升稳定性 (#798)
  • 修复回车键行为异常问题 (#794)
  • 修复重命名后选中状态失效的问题 (#800)
  • 修复 Windows 右键菜单中快捷键异常问题 (#804)
  • 修复因 "state() 在 manage() 之前调用" 引起的 panic (#806)
  • 修复多行输入问题 (#808)
  • 修复 Ctrl+K 快捷键无效问题 (#815)
  • 修复窗口配置同步失败问题 (#818)
  • 修复子页面回车键无法使用问题 (#819)
  • 修复 Ubuntu (GNOME) 下打开应用时崩溃问题 (#821)

改进优化 (Improvements)

  • 文件状态检测优先使用 stat(2) (#737)
  • 文件搜索扩展类型重命名为 extension (#738)
  • 创建聊天记录及发送聊天 API (#739)
  • 更多文件类型图标支持 (#740)
  • 替换 meval-rs 依赖，清除编译警告 (#745)
  • Assistant、数据源、MCP Server 接口参数重构 (#746)
  • 扩展代码结构调整 (#747)
  • 升级 applications-rs 依赖版本 (#751)
  • QuickLink/quick_link 重命名为 Quicklink/quicklink (#752)
  • Assistant 样式与参数微调 (#753)
  • 可选字段默认不强制要求填写 (#758)
  • 搜索聊天组件新增 formatUrl、think 数据及图标地址支持 (#765)
  • Coco App HTTP 请求统一添加请求头 (#744)
  • 响应体反序列化前增加状态码判断 (#767)
  • 启动页适配手机屏幕宽度 (#768)
  • 搜索聊天新增语言参数与格式化 URL 参数 (#775)
  • 未登录状态不请求用户接口 (#795)
  • Windows 文件搜索清理查询字符串中的非法字符 (#802)
  • 崩溃日志中展示 backtrace 信息 (#805)

相关截图

Coco AI 服务端 v0.7.0

功能特性 (Features)

  • 重构了映射（mappings）的实现
  • 新增了基于 HTTP 流式传输的聊天 API
  • 新增了文件上传的配置选项
  • 聊天消息中现已支持附件
  • 为调试目的，增加记录大语言模型（LLM）请求的日志
  • 新增 RSS 连接器
  • 支持在初始化时配置模型的默认推理参数
  • 新增本地文件系统（Local FS）连接器
  • 新增 S3 连接器

问题修复(Bug Fixes)

  • 修复了查询参数 "filter" 不生效的问题
  • 修复了列表中分页功能不工作的问题
  • 修复了在没有网络的情况下本地图标无法显示的问题
  • 修复了大语言模型（LLM）提供商列表中状态显示不正确的问题
  • 修复了带附件的聊天 API
  • 防止了在 LLM 意图解析出错时可能出现的空指针异常
  • 修复了删除多个 URL 输入框时功能不正常的问题
  • 修复了启用本地模型提供商后状态未及时更新的问题
  • 确保在 RAG（检索增强生成）处理过程中正确使用数据源
  • 修复了提示词模板选择不正确的问题
  • 防止了当用户取消正在进行的回复时可能导致回复消息丢失的问题
  • 使第一条聊天消息可以被取消

改进优化 (Improvements)

  • 重构了用户 ID 的处理方式
  • 跳过空的流式响应数据块
  • 重构了查询的实现
  • 对更多敏感的搜索结果进行屏蔽处理
  • 重构了附件相关的 API
  • 为智能助理增加了上传设置
  • 重构了 ORM 和安全接口
  • 在附件上传 API 中移除了对 session_id 的检查
  • 为搜索框增加了 formatUrl 功能
  • 为集成页面增加了全屏模式
  • 程序现在会忽略无效的连接器
  • 程序现在会跳过无效的 MCP 服务器
  • 对于内置的智能助理和提供商，隐藏了删除按钮
  • 处理了提示词模板的默认值
  • 如果某个集成功能被禁用，其按钮预览将显示为禁用状态
  • 手动刷新流式输出的第一行数据，以改善响应体验

Easysearch v1.14.0

重大变更(Breaking Changes)

  • AI 模块 从 modules 迁移至 plugins 目录下，方便调用 knn 插件
  • 旧的文本向量化接口 _ai/embed 已不再支持，将在后续版本删除

功能特性 (Features)

  • 插件模块新增完整的文本嵌入模型集成功能，涵盖从数据导入到向量检索的全流程
  • 新增语义检索 API，简化向量搜索使用流程
  • 新增语义检索处理器配置大模型信息
  • 新增搜索管道（Search pipelines），轻松地在 Easysearch 内部处理查询请求和查询结果
  • 多模型集成支持
    • OpenAI 向量模型：直接调用 OpenAI 的嵌入接口（如 text-embedding-3-small）
    • Ollama 本地模型：支持离线环境或私有化部署的向量生成
  • IK 分词器提供 reload API，能够对存量自定义词典进行完整更新
  • IK 分词器能够通过词库索引对默认词库进行自定义添加

改进优化 (Improvements)

  • 增强数据摄取管道（ingest pipeline）
    • 在数据索引阶段支持文本向量化，文档可自动生成向量表示
    • 导入数据时通过 ingest 管道进行向量化时支持单条和批量模式，适配大模型的请求限制场景
  • 更新 Easysearch Docker 初始化文档
  • IK 分词器优化自定义词库加载逻辑，减少内存占用

Console v1.29.8

INFINI Console 是一款开源的非常轻量级的多集群、跨版本的搜索基础设施统一管控平台。通过对流行的搜索引擎基础设施进行跨版本、多集群的集中纳管，企业可以快速方便的统一管理企业内部的不同版本的多套搜索集群。

Console 本次详细更新记录如下：

问题修复(Bug Fixes)

  • 在获取分片级别的分片状态指标时，shard_id 参数未生效的问题
  • 优化了监控图表中坐标轴标签的显示效果
  • 在更改指标级别后，统计数据未刷新的问题
  • 根据响应中的 key 来进行 rollup 检查
  • 因 omitempty JSON 标签导致更新不生效时，改为使用 save 方法

改进优化 (Improvements)

  • 为指标请求添加了自定义的超时错误处理
  • 优化了动态分区逻辑
  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Console 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Console 受益。

Gateway v1.29.8

INFINI Gateway 是一个开源的面向搜索场景的高性能数据网关，所有请求都经过网关处理后再转发到后端的搜索业务集群。基于 INFINI Gateway 可以实现索引级别的限速限流、常见查询的缓存加速、查询请求的审计、查询结果的动态修改等等。

Gateway 本次更新如下：

改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Gateway 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Gateway 受益。

Agent v1.29.8

INFINI Agent 负责采集和上传 Elasticsearch, Easysearch, Opensearch 集群的日志和指标信息，通过 INFINI Console 管理，支持主流操作系统和平台，安装包轻量且无任何外部依赖，可以快速方便地安装。

Agent 本次更新如下：

功能特性 (Features)

  • 在 Kubernetes 环境下通过环境变量 http.port 探测 Easysearch 的 HTTP 端口

改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Agent 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Agent 受益。

Loadgen v1.29.8

INFINI Loadgen 是一款开源的专为 Easysearch、Elasticsearch、OpenSearch 设计的轻量级性能测试工具。

Loadgen 本次更新如下：

改进优化 (Improvements)

  • 此版本包含了底层 Framework v1.2.0 的更新，解决了一些常见问题，并增强了整体稳定性和性能。虽然 Loadgen 本身没有直接的变更，但从 Framework 中继承的改进间接地使 Loadgen 受益。

Framework 1.2.0

INFINI Framework 是 INFINI Labs 基于 Golang 的产品的核心基础，已开源。该框架以开发者为中心设计，简化了构建高性能、可扩展且可靠的应用程序的过程。

Framework 本次更新如下：

功能特性 (Features)

  • ORM 操作钩子 (Hooks)：为 ORM（数据访问层）的数据操作新增了钩子（Hooks），允许进行更灵活的二次开发。
  • 新增 Create API：新增了用于创建文档的 _create API 接口，确保文档 ID 的唯一性。
  • URL terms 查询：现在 URL 的查询参数也支持 terms 类型的查询了，可以一次匹配多个值。

问题修复 (Bug Fixes)

  • 修复了通过 HTTP 插件设置的自定义 HTTP 头部信息未被正确应用的问题。
  • 修复了 JSON 解析器的一个问题，现在可以正确处理带引号的、且包含下划线 _ 的 JSON 键（key）。

改进 (Improvements)

  • 查询过滤器优化: 系统现在会自动将多个针对同一字段的 term 过滤器合并为一个更高效的 terms 过滤器，以提升查询性能。
  • 查询接口重构: 对核心的查询接口进行了重构，使其结构更清晰，为未来的功能扩展打下基础。

更多详情请查看以下各产品的 Release Notes 或联系我们的技术支持团队！

期待反馈

欢迎下载体验使用，如果您在使用过程中遇到如何疑问或者问题，欢迎前往 INFINI Labs Github（https://github.com/infinilabs） 中的对应项目中提交 Feature Request 或提交 Bug。

下载地址： https://infinilabs.cn/download

邮件：hello@infini.ltd

电话：(+86) 400-139-9200

Discord：https://discord.gg/4tKTMkkvVX

也欢迎大家微信扫码添加小助手（INFINI-Labs），加入用户群一起讨论交流。

关于极限科技（INFINI Labs）

INFINI Labs

极限科技，全称极限数据（北京）科技有限公司，是一家专注于实时搜索与数据分析的软件公司。旗下品牌极限实验室（INFINI Labs）致力于打造极致易用的数据探索与分析体验。

极限科技是一支年轻的团队，采用天然分布式的方式来进行远程协作，员工分布在全球各地，希望通过努力成为中国乃至全球企业大数据实时搜索分析产品的首选，为中国技术品牌输出添砖加瓦。

官网：https://infinilabs.cn

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 产品更新  Easysearch  Coco AI
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-07-29 11:42 评论 (0)

TDBC 2025 大会聚焦 AI 与数据库融合，极限科技发布新一代 Coco AI 搜索平台

2025 年 7 月 17 日 在北京召开的 TDBC 2025 可信数据库发展大会·人工智能与数据库融合发展分论坛 上，国内领先的搜索数据库及解决方案提供商 极限科技（INFINI Labs）正式发布其创新产品 —— Coco AI，一款面向企业的 AI 智能搜索与高效协作平台。极限数据（北京）科技有限公司创始人曾勇在《下一代企业搜索与 AI 的融合探索》主题演讲中，深入探讨了企业搜索的未来趋势及 Coco AI 的核心价值。

破解企业数据困境：多平台孤岛与隐私安全挑战

随着企业数据呈爆发式增长，信息分散在本地文件系统、云存储（如 S3）、协作工具（如内网 Wiki、工单系统、 CRM、ERP 等）及代码仓库（如 Gitcode、Gitee 等）等多个平台，员工往往需要频繁切换系统进行检索，效率低下。同时，企业对数据隐私和安全的高标准要求，使得直接使用公有云 AI 工具或上云存储存在潜在风险。此外，企业内部积累的海量知识未能有效转化为生产力，传统知识库管理依赖人工维护，效果有限。

Coco AI 的推出，正是为了帮助企业解决这些痛点，通过统一搜索、AI 增强、隐私优先的设计理念，打造一站式智能搜索中心，提升知识利用效率与协作体验。

Coco AI 核心功能：重新定义企业搜索与协作

  1. 跨平台统一搜索
  • 支持本地文件、云端应用或自研各业务系统及第三方平台的无缝搜索，提供“本地搜”“云端搜”“混合搜”及“多模态搜”（文本、语音、图像、视频）能力，彻底告别数据碎片化。
  1. 无缝 AI 集成
  • 基于语义搜索与生成式 AI 技术，支持快速提取企业内部知识，并接入 OpenAI、DeepSeek 等主流大模型。
  • 相比集中式知识库，采用联邦数据连接方式，降低维护成本。
  • 提供高度可定制的 RAG（检索增强生成）管道，让 AI 回答更精准、更贴合业务需求。
  1. 隐私优先设计
  • 支持自托管部署，数据全程加密，提供企业级权限控制与动态脱敏功能，确保敏感信息不外泄，满足金融、医疗等高合规性行业需求。
  1. 灵活扩展性
  • 通过 MCP 协议、Connector 及 Remote Search Adapter（RSA）对接企业自有数据源，支持 API 和插件扩展，适配多样化业务场景。

轻量级体验，高效团队协作

Coco AI 以“轻量级、无存在感”为设计理念，内置实用工具（如计算器、便签）及团队协作功能，支持快速定位共享资源。其智能助手可在搜索中实时总结结果，提升决策效率。此外，APP 端支持多服务器连接，实现跨域协作而无需集中同步数据，兼顾便利性与安全性。

技术架构与生态兼容

Coco AI Server 基于极限科技的搜索型数据库的 Easysearch 即可运行，支持从单机到 PB 级分布式扩展，并针对中文语义进行了深度优化。其开放生态兼容 MCP 协议、主流大模型及第三方工具，企业可灵活集成现有系统，降低迁移成本。

开源共建，赋能开发者生态

极限科技始终秉持开放合作理念，Coco AI 已正式开源，并邀请全球开发者共同参与生态建设。用户可通过 GitHub/Gitee/GitCode 来获取代码、提交贡献，或加入官方社群获取技术支持。

曾勇表示：“Coco AI 的诞生，不仅是极限科技在搜索与 AI 融合领域的一次重大突破，更是我们对‘让搜索更简单’这一使命的践行。未来，我们将持续优化产品，助力企业释放数据价值，迈向智能化搜索新未来。”

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2025 年 7 月 17 日 在北京召开的 TDBC 2025 可信数据库发展大会·人工智能与数据库融合发展分论坛 上，国内领先的搜索数据库及解决方案提供商 极限科技（INFINI Labs）正式发布其创新产品 —— Coco AI，一款面向企业的 AI 智能搜索与高效协作平台。极限数据（北京）科技有限公司创始人曾勇在《下一代企业搜索与 AI 的融合探索》主题演讲中，深入探讨了企业搜索的未来趋势及 Coco AI 的核心价值。

破解企业数据困境：多平台孤岛与隐私安全挑战

随着企业数据呈爆发式增长，信息分散在本地文件系统、云存储（如 S3）、协作工具（如内网 Wiki、工单系统、 CRM、ERP 等）及代码仓库（如 Gitcode、Gitee 等）等多个平台，员工往往需要频繁切换系统进行检索，效率低下。同时，企业对数据隐私和安全的高标准要求，使得直接使用公有云 AI 工具或上云存储存在潜在风险。此外，企业内部积累的海量知识未能有效转化为生产力，传统知识库管理依赖人工维护，效果有限。

Coco AI 的推出，正是为了帮助企业解决这些痛点，通过统一搜索、AI 增强、隐私优先的设计理念，打造一站式智能搜索中心，提升知识利用效率与协作体验。

Coco AI 核心功能：重新定义企业搜索与协作

  1. 跨平台统一搜索
  • 支持本地文件、云端应用或自研各业务系统及第三方平台的无缝搜索，提供“本地搜”“云端搜”“混合搜”及“多模态搜”（文本、语音、图像、视频）能力，彻底告别数据碎片化。
  1. 无缝 AI 集成
  • 基于语义搜索与生成式 AI 技术，支持快速提取企业内部知识，并接入 OpenAI、DeepSeek 等主流大模型。
  • 相比集中式知识库，采用联邦数据连接方式，降低维护成本。
  • 提供高度可定制的 RAG（检索增强生成）管道，让 AI 回答更精准、更贴合业务需求。
  1. 隐私优先设计
  • 支持自托管部署，数据全程加密，提供企业级权限控制与动态脱敏功能，确保敏感信息不外泄，满足金融、医疗等高合规性行业需求。
  1. 灵活扩展性
  • 通过 MCP 协议、Connector 及 Remote Search Adapter（RSA）对接企业自有数据源，支持 API 和插件扩展，适配多样化业务场景。

轻量级体验，高效团队协作

Coco AI 以“轻量级、无存在感”为设计理念，内置实用工具（如计算器、便签）及团队协作功能，支持快速定位共享资源。其智能助手可在搜索中实时总结结果，提升决策效率。此外，APP 端支持多服务器连接，实现跨域协作而无需集中同步数据，兼顾便利性与安全性。

技术架构与生态兼容

Coco AI Server 基于极限科技的搜索型数据库的 Easysearch 即可运行，支持从单机到 PB 级分布式扩展，并针对中文语义进行了深度优化。其开放生态兼容 MCP 协议、主流大模型及第三方工具，企业可灵活集成现有系统，降低迁移成本。

开源共建，赋能开发者生态

极限科技始终秉持开放合作理念，Coco AI 已正式开源，并邀请全球开发者共同参与生态建设。用户可通过 GitHub/Gitee/GitCode 来获取代码、提交贡献，或加入官方社群获取技术支持。

曾勇表示：“Coco AI 的诞生，不仅是极限科技在搜索与 AI 融合领域的一次重大突破，更是我们对‘让搜索更简单’这一使命的践行。未来，我们将持续优化产品，助力企业释放数据价值，迈向智能化搜索新未来。”

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 Coco AI  可信数据库发展大会  TDBC
INFINI Labs 小助手 发表于 : 2025-07-18 15:38 评论 (0)
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