منصوبے کے بارے میں

Elasticsearch ایک تقسیم شدہ سرچ اور تجزیاتی انجن، قابل توسیع ڈیٹا اسٹور، اور ویکٹر ڈیٹا بیس ہے جو پروڈکشن پیمانے کے ورک لوڈز پر رفتار اور مطابقت کے لیے بہتر بنایا گیا ہے۔ یہ Elastic کے اوپن Stack پلیٹ فارم کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے، جس سے بڑے ڈیٹا سیٹس پر قریباً حقیقی وقت کی سرچ، ویکٹر سرچز، اور جنریٹو AI ایپلیکیشنز کے ساتھ انضمام ممکن ہوتا ہے۔ اہم استعمالات میں retrieval augmented generation (RAG)، ویکٹر سرچ، فل ٹیکسٹ سرچ، لاگز، میٹرکس، ایپلیکیشن پرفارمنس مانیٹرنگ (APM)، اور سیکیورٹی لاگ تجزیات شامل ہیں۔ یہ پروجیکٹ مفت اور اوپن سورس ہے، جس میں Lucene میں تعاون اور متعدد مشین لرننگ جدتیں شامل ہیں۔ شروعات: سب سے آسان راستہ managed Elastic Cloud تعیناتی ہے، یا elastic.co سے ڈاؤن لوڈ کر کے خود میزبانی۔ مقامی ڈیولپمنٹ اور ٹیسٹنگ کے لیے، Elastic ایک start-local اسکرپٹ فراہم کرتا ہے جو Docker میں Elasticsearch اور Kibana سیٹ اپ کرتا ہے: curl -fsSL https://elastic.co/start-local | sh یہ ایک elastic-start-local فولڈر بناتا ہے، elastic صارف کے لیے بے ترتیب پاس ورڈ بناتا ہے، .env میں API کلید محفوظ کرتا ہے، اور Elasticsearch کو http://localhost:9200 اور Kibana کو http://localhost:5601 پر دستیاب کرتا ہے۔ سیٹ اپ Basic auth استعمال کرتا ہے اور صرف localhost کے ذریعے قابل رسائی ہے؛ یہ پروڈکشن کے لیے نہیں ہے۔ صارفین REST APIs کے ذریعے Elasticsearch کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ Curl مثالیں انڈیکس بنانے، دستاویزات شامل کرنے، اور سرچ کرنے کو دکھاتی ہیں۔ سرکاری زبان کے کلائنٹس (مثلاً Python) بنیادی توثیق کی حمایت کرتے ہیں۔ Kibana کا Dev Tools کنسول درخواستوں کے ساتھ تجربہ کرنے کے لیے ایک آسان انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ دستاویزات JSON آبجیکٹس ہیں، اور بلک انڈیکسنگ _bulk API کے ذریعے newline-delimited JSON استعمال کرتی ہے۔ سرچز قریباً حقیقی وقت میں دستیاب ہیں۔ Kibana Discover ڈیٹا ویوز، ویژولائزیشنز، اور ڈیش بورڈز کے ذریعے انٹرایکٹو دریافت کی اجازت دیتا ہے۔ پرانے ورژنز سے اپ گریڈ کرنا سرکاری اپ گریڈ دستاویزات میں شامل ہے۔ سورس سے بلڈ کرنا Gradle استعمال کرتا ہے؛ ./gradlew localDistro چلانے سے مقامی OS کے لیے ڈسٹری بیوشن بنتا ہے، اور Linux، macOS، اور Windows کے لیے پلیٹ فارم مخصوص اسمبلی کمانڈز موجود ہیں۔ ٹیسٹس TESTING.asciidoc میں بیان کیے گئے ہیں۔ مکمل دستاویزات elastic.co پر دستیاب ہیں۔ elasticsearch-labs ریپوزٹری میں Python نوٹ بکس، نمونہ ایپس، اور ویکٹر سرچ، ہائبرڈ سرچ، اور جنریٹو AI استعمالات کے لیے وسائل شامل ہیں۔ CONTRIBUTING.md کے ذریعے تعاون کا خیرمقدم ہے؛ بگز اور فیچر درخواستیں GitHub Issues کے طور پر جمع کرائی جا سکتی ہیں، اور کمیونٹی سپورٹ Elastic Forum اور Slack کے ذریعے دستیاب ہے۔