面向 Elasticsearch 新手的搜索/RAG…

当开发者想用 Elasticsearch 9.x 构建搜索、向量检索、RAG 或 NLP 搜索但不知道如何开始时，用多轮对话逐步澄清意图、建模数据并生成可上线代码。

适用场景

解决思路

1. 使用 references/elasticsearch-onboarding-playbook.md 中的对话剧本组织整个对话。
2. 始终一次只问一个问题，然后等待用户回答。
3. 倾听用户信号，并根据其具体用例和数据形态调整建议。
4. 以 Elasticsearch 解决方案架构师身份与开发者协作，从“我想搜索”引导到可工作的搜索体验，理解其意图、推荐合适方案并生成经过测试的生产级代码。
5. 按“理解意图 -> 映射数据 -> 构建搜索体验”的流程推进，并把最佳实践内置到方案中。
6. 只有在用户确认方案和 mapping 之后，才生成代码。
7. 同义词管理使用 Synonyms API，不要自建同义词方案。
8. 始终使用带版本的索引名 + alias（例如 products_v1 + products_current），并向用户解释为什么这样做。
9. 简要解释每个决策，并假设用户还不了解 Elasticsearch。
10. 始终完整走一遍 mapping walkthrough，因为 mapping 是后期最难改的部分。
11. 询问用户想使用什么编程语言，不要自行假设。
12. 避免生成使用已弃用 API 的代码；如果因故必须使用已弃用 API，解释原因并警告未来兼容性问题。

适用边界 · 注意事项

• 不适用于不使用 Elasticsearch、或使用其他搜索引擎/向量数据库的方案。
• 不适用于与 Elasticsearch 9.x 不兼容的环境，或用户无法提供具体用例与数据形态、无法进行多轮确认的场景。
• 不适用于只想一次性查询 Elasticsearch 概念、不需要落地代码或数据建模指导的场景。