yangmf2040的博客

摘要：本文介绍了CocoAI v0.9版本新增的GitLab Webhook处理器功能，详细演示了如何配置CocoAI进行代码评审。通过创建测试项目、配置Token和Webhook，展示了CocoAI如何自动检测代码问题（如低效的嵌套循环），并提出优化建议（改用HashMap降低时间复杂度）。测试案例证明CocoAI能有效识别性能瓶颈并提供改进方案，显著提升代码审查效率。

CocoAI v0.9.0版本新增了完善的资源权限管理功能，支持团队协作时的资源分享。资源默认仅创建者可见，但可通过分享功能授权他人访问。演示案例中，infini用户将test数据源中的1个文档和GitlabCIWebhook数据源的全部文档分享给test用户，后者成功获得相应访问权限。系统支持AI助手、MCP、模型等多种资源的权限管理，有分享按钮的资源均可进行权限设置。

本文介绍了使用Easysearch实现数据脱敏的方法，通过角色权限配置，让不同权限用户看到不同信息。文章以HR简历搜索为例，展示了如何为低权限用户隐藏候选人姓名等敏感信息。具体步骤包括：1）创建模拟简历数据；2）设置脱敏角色并使用正则表达式定义脱敏规则；3）创建新用户并赋予脱敏角色；4）修改CocoServer配置使用新用户。最终实现高权限用户查看原始数据，低权限用户查看脱敏后数据的效果。

本文介绍了一个Python程序，用于自动处理本地PDF文件并上传至CocoServer。程序主要功能包括：1.读取PDF文件内容并分页处理；2.自动检查并创建必要的connector和datasource；3.通过API将PDF内容发送至CocoServer；4.支持批量处理指定目录下的所有PDF文件。用户需要修改程序中的token、服务器地址和PDF目录路径等配置参数。该方案可实现本地PDF内容的便捷管理和检索，通过CocoServer的API接口实现数据上传。

有了的经验，再打造个 ES 新特性查询助手就非常简单了。新的小助手使用的数据还是 ES 官方文档，模型设置也可沿用上次小助手的设置。

开发同学可能经常和字段类型打交道，数据类型本来就不少，新版本可能还有新的数据类型。更重要的是新的字段类型可能会提升某个场景的性能，不知道的话可就亏大发了。所以我们继续打造一个 ES Mapping 小助手。

经过前面的，我们已经能够快速、准确的检索 ES 官方文档的内容了，但是还是要自己去阅读。既然 Coco AI 能与大模型交互，我们何不直接用大模型来阅读文档，回答我们的问题？

是一个完全开源、跨平台的统一搜索和生产力工具，能够连接各种数据源，包括应用程序、文件、Google Drive、Notion、Yuque、Hugo 等，帮助用户快速智能地访问他们的信息。通过集成 DeepSeek 等大型模型，Coco AI 实现了智能个人知识管理，并支持私有部署。

相信经常使用 Elasticsearch 的小伙伴，难免要到 ES 官网查找资料，文档内容多难以查找不说，还有很多个版本，加上各种生态工具如 Filebeat、Logstash 头就更大了。今天我来介绍如何使用 Coco AI 快速搜索 Elasticsearch 官方文档。在之前的文章中，我们介绍了如何将 MongoDB 数据摄入到Coco AI 中实现检索，感兴趣的小伙伴可以点查看。在之前的文章中，我们介绍过通过爬虫程序爬取 Blog 数据写入 Easysearch 集群的方法，详情请戳。

在之前的文章中，我们介绍过如何使用，既然 Coco AI 后台数据存储也使用 Easysearch，我们能否直接把 MongoDB 的数据迁移到 Coco AI 的 Easysearch，使用 Coco AI 对数据进行检索呢？

Coco AI 是一个完全开源、跨平台的统一搜索和生产力工具，能够连接并搜索各种数据源，包括应用程序、文件、Google Drive、Notion、Yuque、Hugo 等，本地和云端的资源。通过集成 DeepSeek 等大型模型，Coco AI 实现了智能个人知识管理，强调隐私并支持私有部署，帮助用户快速智能地访问他们的信息。项目目前已开源，欢迎大家一起打造更加强大、智能的 Coco AI！官方网站:仓库地址:开源智能搜索与知识库管理，极限科技 Coco AI 产品介绍。

熟悉我们的朋友都知道，此前我们曾基于 Easysearch 和 LLM 构建过，但那只是一个初步尝试，尚未形成一个完整的产品。如今，正式登场！我们以开源、开放的理念，诚挚邀请您一同参与这个项目的共建与成长。