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做RAG自己打算使用es+milvus自己开发一个，安装时好像网上没有比较新的安装方法，然后找了个旧的方法对应试试：

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本文将手把手教你在 Docker 环境中部署 Elasticsearch 7.10.1 + IK分词器 + 拼音插件 + Kibana，适配中文搜索场景。适合中文搜索、智能推荐、Elastic Stack 学习与实验。

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🧱一、拉取基础镜像

docker pull elasticsearch:7.10.1
docker pull kibana:7.10.1

Elasticsearch 与 Kibana 版本号必须一致。此处统一使用 7.10.1，因为该版本是开源许可下的最后一个稳定版本。

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🌐二、创建网络桥接（方便容器互联）

docker network create elastic

此处使用自定义网络 elastic，确保 Elasticsearch 与 Kibana 容器能通过容器名互相访问。

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📦三、启动 Elasticsearch 容器

docker run --restart=always \-p 9200:9200 -p 9300:9300 \-e "discovery.type=single-node" \-e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" \--name='elasticsearch' \--net elastic \--cpuset-cpus="1" \-m 1G \-d elasticsearch:7.10.1

参数说明：

• -e "discovery.type=single-node"：单节点模式

• --cpuset-cpus="1"：绑定 CPU1（优化资源）

• -m 1G：最大内存限制

• --restart=always：自动重启

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📺四、启动 Kibana 容器

docker run --name kibana \--net elastic \--link elasticsearch:elasticsearch \-p 5601:5601 \-d kibana:7.10.1

Kibana 会自动通过环境变量识别 Elasticsearch 的容器，默认连接到 http://elasticsearch:9200。

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📦五、安装 IK 分词器与拼音插件

1️⃣ 准备插件包

从以下地址下载对应版本插件压缩包（必须与 Elasticsearch 版本一致）：

• 🔗 IK 分词器：Index of: analysis-ik/stable/

• 🔗 拼音插件：Index of: analysis-pinyin/stable/

将这两个 .zip 插件文件放入宿主机某目录（例如 /opt/es-plugins），然后复制到容器内部：

docker cp elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/
docker cp elasticsearch-analysis-pinyin-7.10.1.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/

2️⃣ 进入容器安装插件

docker exec -it elasticsearch /bin/bash
cd /usr/share/elasticsearch# 安装 IK 分词器
./bin/elasticsearch-plugin install file://$(pwd)/elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip# 安装拼音插件
./bin/elasticsearch-plugin install file://$(pwd)/elasticsearch-analysis-pinyin-7.10.1.zipexit

⚠️注意：插件安装命令必须以 file:// 开头，不能直接给文件名，否则会报 Unknown plugin 错误。

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🔁六、重启服务使插件生效

docker restart elasticsearch
docker restart kibana

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✅七、验证插件是否安装成功

访问 Elasticsearch 插件列表：

GET /_cat/plugins?v

也可以在浏览器中访问：

http://<你的宿主机IP>:9200/_cat/plugins?v

应看到如下类似输出：

elasticsearch analysis-ik        7.10.1
elasticsearch analysis-pinyin    7.10.1

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🎨八、访问 Kibana UI

浏览器打开：

http://192.168.x.x:5601/app/home#/

你可以进入 Kibana 主页进行索引、映射和搜索测试。

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💡附加建议

• 若需进行中文搜索测试，可创建索引时设置 ik_max_word 或 pinyin 分词器。

• 插件更新或更换版本时需重新安装，建议备份插件包。

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📌总结

本文通过 Docker 快速部署了一个带中文支持能力的 Elastic Stack 环境，适用于中文搜索、拼音输入容错、智能推荐等业务场景。整体流程如下图所示：

[ Docker ] → [ Elasticsearch 7.10.1 ] ← plugins ← IK/Pinyin↑[ Kibana 7.10.1 ]

如需扩展支持拼音首字母、拼音全拼、中文混输搜索，推荐深入使用自定义 analyzer 和 tokenizer 组合配置。