2026 Elastic Meetup 北京站
不支持退款
该活动不支持退款
时间： 2026-01-10 13:30 ~ 18:00
地点：
北京市
导航 主办：
Elastic 中国官方活动号
票种：
数量：
分享: 
不支持退款 导航活动介绍
【温馨通知】本周六线下技术分享会访客码申领说明
各位小伙伴，大家好！
衷心感谢大家对本次 Meetup 的热情支持！目前报名人数已超场地承载上限，为保障良好的现场交流体验，同时贴合技术分享的核心初衷，我们将开启访客码定向申领。
衷心感谢大家对本次 Meetup 的热情支持！目前报名人数已超场地承载上限，为保障良好的现场交流体验，同时贴合技术分享的核心初衷，我们将开启访客码定向申领。
本次分享会聚焦技术开发实战交流，访客码将优先向技术开发相关从业者开放，额满即止。
若您并非技术领域从业者，或临时无法到场参会，恳请将宝贵名额留给有需要的伙伴，由衷感谢您的理解与成全！会后我们将提供视频回放给大家观看。
特别强调：如果你收到访客码，请务必到现场参加，因为这个是一个宝贵的资源。另外，对于没有拿到访客码的开发者，衷心地谢谢你们对我们活动的关注。我们以后会更加努力满足大家的需求。如果没有得到访客码，请不要去会议现场！！！
2026 Elastic Meetup 北京站活动，由 Elastic、腾讯、新智锦绣联合举办，现诚邀广大技术爱好者及开发者参加。
时间地点
活动时间
2026年1月10日 13:30-18:00
活动地点
北京市海淀区西北旺路10号院9号楼
腾讯北京总部大楼2楼213会议室
特别提示
请报名成功后，扫码添加工作人员，进群获取访客码（应场地要求，需实名进场）
在添加联系人时，请注明：参加北京线下 meetup。
已经在《Elastic 北京开发者社区群》 的不用再加工作人员
3:30-14:00 入场
14:00-15:00 主题演讲：Elasticsearch 向量搜索及 AI Agents
讲师：Elastic 社区首席布道师 —— 刘晓国
讲师简介：
现为 Elastic 社区首席布道师。新加坡国立大学硕士，西北工业大学本硕。曾就职于新加坡科技，康柏电脑，通用汽车，爱立信，诺基亚，Linaro 非营利组织 (Linux for ARM)，Ubuntu，Vantiq 等企业。从事过电脑设计，汽车电子，计算机操作系统，通信，云实时事件处理等行业。从爱立信开始，诺基亚，Ubuntu 到现在的 Elastic 从事社区工作有将近20年的经历。喜欢分享自己所学到的知识。帮助别人就是帮助自己。希望和大家一起分享及学习。欢迎大家来参阅 Elastic 官方中文博客 elasticstack.blog.csdn.net
议题介绍：
详细介绍 Elasticsearch 向量搜索及最新的进展。使用具体的例子来展示如何使用向量（稀疏向量，密集向量）搜索来进行语义搜索， 使用 AI Assistant 对数据进行分析，MCP，Playground 及 使用最新的 AI agents builder 轻松地创建自己的 Agents。AI agent builder 为 agents 提供更多的上下文，从而更加快速而准确地搜索到我们想要的结果。
15:00-15:40 主题演讲：MCP 超级大脑：一键干掉传统 RAG，同时接管全链路 AIOps
讲师简介：
资深 AI 架构师，拥有多项国际级企业级项目实战经验，专注于 Elasticsearch 与大规模AI解决方案领域。作为 Kibana MCP 服务器以及维吾尔文、藏文 ES 分词器开源作者。
议题介绍：
通过 Elasticsearch 和 Kibana 的 MCP 集成，让 AI 直接接管整个可观测性基础设施。不再传统 RAG 方案，AI 可实时查询文档结构自主多层式分步检索，并可从原始日志、指标、追踪数据，进行动态根因分析。从告警触发、日志检索，知识库检索、模式识别到故障定位全程自主决策，真正实现" AI 看得懂 S，能修系统"的全链路智能运维。
15:40-16:10 茶歇+合影
16:10-16:50 主题演讲：腾讯云 ES 在搜索场景与 AI 能力的建设分享
讲师：腾讯云后台研发—— 师文博
讲师简介：
专注于后台平台开发，核心方向为 Elasticsearch 平台的架构、开发与优化，致力于为客户提供一个稳定与智能的平台。
议题简介：
在 AI 时代，搜索已不再是简单的关键词匹配，而是通向智能数据核心的桥梁。本次分享将深入探讨腾讯云 ES 在搜索场景的能力化建设与 AI 能力原生融合
16:50-17:30主题演讲：搜索范式：从排序到过滤的转变
讲师：Elastic 首席人工智能研究工程师——王峰 (Felix)
讲师简介：
王峰，目前在 Elastic 主要负责文本向量 Embedding 和重排 Reranker 模型的训练和开发工作。
议题简介：
厌倦了搜索结果中缺乏多样性的传统排序吗？本次技术分享将带您深入探索搜索范式：从排序到过滤的革命性转变。我们将揭示 Jina-Reranker-v3 如何作为实现这一新范式的关键解决方案。该模型借助 Listwise 重排机制和全局交叉注意力，不仅能精确衡量查询相关性，还能同时理解文档间相似度，从而构建更优的上下文。此外，我们还将展望未来的研究方向，讨论如何挑战固定 Top-K 的上下文限制，并探索通过强化学习（RL）等前沿技术来构建动态、最优的上下文集合，以及如何将强大的重排能力扩展到多模态领域。
17:40-18:00 抽奖
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