elastic.js 使用手册
欢迎来到 elastic.js 的快速入门指南。本教程将带领您了解这个基于 JavaScript 实现的 Elasticsearch 查询DSL库的关键组成部分。以下是您需要知道的主要内容:
1. 项目目录结构及介绍
elastic.js 的目录结构精心设计以支持其功能性和扩展性。以下是主要的目录和文件说明:
-
src: 包含源代码文件,这是项目的开发核心,实现了Elasticsearch查询DSL的JavaScript版本。- 这里有
.js文件,定义了各种查询和DSL构建块。
- 这里有
-
docs: 文档目录,存放有关如何使用elastic.js的说明和示例,帮助开发者理解和应用这个库。 -
dist: 编译后的文件存放地,如果你不打算从源码编译,可以在这里找到可以直接使用的JS文件。 -
test: 单元测试所在目录,确保库的功能稳定可靠。 -
AUTHORS,Gruntfile.js,LICENSE-MIT,README.md,bower.json,package.json: 标准的开源项目文件,分别包含了作者信息、Grunt构建任务文件、MIT许可证、读我文件、Bower配置和npm包配置。
2. 项目的启动文件介绍
elastic.js作为一个库,并不直接提供一个“启动文件”来运行整个应用程序,而是作为其他Node.js或Web项目中的依赖来引入和使用。您通常在自己的项目中通过npm安装它后,在需要的地方导入相关模块,如:
// 假设已经npm install elastic.js
const ejs = require('elastic.js');
随后,您可以使用ejs对象来构造Elasticsearch查询或者建议请求。
3. 项目的配置文件介绍
elastic.js本身并不直接要求特定的配置文件。它的使用高度依赖于与Elasticsearch服务器的交互,而这些交互的配置(如主机地址、端口等)通常是在使用Elasticsearch客户端时进行设置的,这可能是指定在您的应用配置中,而非elastic.js库内部。对于Elasticsearch连接的具体配置,您可能会在应用的初始化阶段这样做:
// 示例配置Elasticsearch客户端,这一步并不是elastic.js直接提供的功能
const elasticsearch = require('@elastic/elasticsearch');
const client = new elasticsearch.Client({
node: 'http://localhost:9200'
});
然而,如果您想定制elastic.js的行为,比如改变默认行为,这通常涉及到在使用过程中对实例或方法的直接调用,而非通过外部配置文件来完成。
以上就是关于elastic.js关键组件的基本介绍。记得查看官方文档以获取更详细的使用指导和示例,以及最新的API信息。祝您使用愉快!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00