在過去一年中鲫惶，基座大模型技術(shù)的快速迭代推動了 AI 搜索的演進(jìn)蜈首，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
- 搜索技術(shù)鏈路重構(gòu)
基于大模型的全面重構(gòu)正在重塑 AI 搜索的技術(shù)鏈路。從數(shù)據(jù)采集欠母、文檔解析欢策、向量檢索到查詢分析、意圖識別赏淌、排序模型和知識圖譜等各個環(huán)節(jié)踩寇，都在經(jīng)歷深刻變革。新的交互方式如對話式搜索六水、答案總結(jié)俺孙、智能客服、企業(yè)數(shù)字員工和虛擬人逐漸成為主流掷贾，不僅提升了用戶體驗(yàn)睛榄，也為更多應(yīng)用場景提供了可能。
- AI 搜索作為基礎(chǔ)設(shè)施
AI 搜索已成為各類 AI 應(yīng)用的基礎(chǔ)技術(shù)之一胯盯。作為熱門的 AI 原生應(yīng)用懈费，它不僅驅(qū)動了知識類 AI 應(yīng)用的發(fā)展，還逐步成為各大基礎(chǔ)模型的內(nèi)置能力博脑。例如憎乙，向量檢索、檢索增強(qiáng)生成（RAG）和語義搜索等技術(shù)已在多個領(lǐng)域廣泛應(yīng)用叉趣。這種集成化趨勢增強(qiáng)了 AI 搜索在不同場景下的適應(yīng)性和靈活性泞边。
- 效果提升面臨的瓶頸
盡管 AI 搜索在效果上取得了顯著進(jìn)步，但幻覺問題仍是制約其廣泛應(yīng)用的主要因素疗杉，尤其在對知識準(zhǔn)確性要求極高的業(yè)務(wù)場景中更為突出阵谚。此外，高成本和隱私安全可控性低也是實(shí)施過程中面臨的重要挑戰(zhàn)烟具。
這是為何梢什，阿里云 Elasticsearch 推出了 AI 搜索方案，使用 RAG 技術(shù)對檢索增強(qiáng)生成的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行能力增強(qiáng)朝聋，并深度融合了企業(yè)版 AI Assistant嗡午，將 RAG 技術(shù)應(yīng)用于 AIOps 領(lǐng)域。
Elasticsearch 向量性能5倍提升
Elasticsearch 向量引擎持續(xù)優(yōu)化冀痕，特別是針對性能與成本的改進(jìn)尤為突出荔睹。初期狸演，由于普遍存在的認(rèn)知偏差——認(rèn)為 ES 向量引擎雖功能強(qiáng)大但在性能上可能存在短板，尤其是對于 Java 生態(tài)系統(tǒng)中的應(yīng)用——這一觀點(diǎn)正逐漸被其技術(shù)演進(jìn)所顛覆僻他。自8.0初始版本至已經(jīng)邁入8.15版本的歷程中宵距，Elasticsearch 不斷迭代，特別是在性能優(yōu)化方面取得了顯著進(jìn)展吨拗，其中包括但不限于對硬件加速技術(shù)的有效整合满哪。
Elasticsearch 版本迭代路線
Elasticsearch 利用硬件加速技術(shù)在向量檢索領(lǐng)域，尤其是處理復(fù)雜相似度計算任務(wù)時丢胚，實(shí)現(xiàn)了顯著的性能飛躍翩瓜。這種技術(shù)創(chuàng)新不僅限于理論層面受扳，實(shí)踐證明携龟，通過硬件加速器的深度融合，部分計算密集型操作的效率提升了數(shù)倍乃至更多勘高。例如峡蟋，從2022年9月至今的基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)可直觀看出，查詢響應(yīng)時間從最初100ms大幅縮減至現(xiàn)在20ms左右华望，彰顯了 Elasticsearch 向量檢索迭代升級帶來的巨大性能提升蕊蝗。
此外，Elasticsearch 在內(nèi)存優(yōu)化上同樣值得關(guān)注赖舟，通過向量量化技術(shù)蓬戚，所需內(nèi)存僅為原先需求的四分之一，極大提升了資源利用率宾抓。同時子漩，針對高并發(fā)查詢場景進(jìn)行的優(yōu)化，確保了在處理大規(guī)氖矗客戶信息查詢等任務(wù)時幢泼，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度得以保持，進(jìn)一步驗(yàn)證了ES在向量處理應(yīng)用中的高性能讲衫。
Elasticsearch在內(nèi)存優(yōu)化同樣值得關(guān)注，通過向量量化技術(shù)涉兽，所需內(nèi)存僅為原先需求的四分之一枷畏，極大提升了資源利用率。在最新的版本中丹允，BBQ（Better Binary Quantization）為Elasticsearch 在量化方面帶來一次飛躍，將 float32 維度縮減為位折柠，在保持高排名質(zhì)量的同時減少約 95% 的內(nèi)存扇售。BBQ 在索引速度（量化時間減少 20-30 倍）承冰、查詢速度（查詢速度提高 2-5 倍）方面優(yōu)于乘積量化 (Product Quantization - PQ) 等傳統(tǒng)方法困乒，并且不會額外損失準(zhǔn)確性娜搂。
Elasticsearch 企業(yè)版 AI 能力解讀
- 語義擴(kuò)展與稀疏向量表示：
Elasticsearch 利用諸如稀疏編碼技術(shù)百宇，不僅能夠基于原始詞匯建立索引，還能有效擴(kuò)展至與其相關(guān)的概念或詞匯秘豹，每項擴(kuò)展均附有模型計算出的權(quán)重携御，增強(qiáng)了語義理解的深度和廣度。這得益于稀疏向量技術(shù)既绕，它以較低內(nèi)存占用高效存儲信息啄刹，對比稠密向量需全內(nèi)存索引，顯著提升了資源效率岸更。
- 查詢效率與資源優(yōu)化：
查詢過程受益于倒排索引結(jié)構(gòu)鸵膏，避免了向量相似度匹配的開銷，加速了檢索速度怎炊。此外谭企，Elasticsearch 的稀疏向量減少了內(nèi)存需求评肆，進(jìn)一步優(yōu)化了資源利用债查。
- 混合搜索策略：
現(xiàn)代搜索需求促使 Elasticsearch 支持多模態(tài)查詢盹廷，結(jié)合文本、向量檢索以及rrf混合排序方法俄占，以增強(qiáng)結(jié)果的相關(guān)性和覆蓋范圍管怠。這種混合搜索策略能夠召回更多樣化的數(shù)據(jù)，提升用戶體驗(yàn)缸榄。
- 排名與相關(guān)性調(diào)整：
為了從召回的大量數(shù)據(jù)中精確選出最相關(guān)的結(jié)果渤弛，ES 采用如BM25等排序機(jī)制，考慮文檔頻率和位置等因素初步確定權(quán)重。隨后籽前，通過集成學(xué)習(xí)或更精細(xì)的模型（如Rerank階段）對初步篩選出的文檔進(jìn)行二次排序闰非，確保頂部結(jié)果高度相關(guān)。
- 模型集成與原生支持：
Elasticsearch 展現(xiàn)了強(qiáng)大的模型集成能力辆毡，允許用戶直接將自定義模型加載至集群中運(yùn)行尔店，實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出（如詞嵌入生成）的端到端處理，無需外部預(yù)處理步驟情竹。這不僅簡化了工作流程，還促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型與搜索引擎的無縫融合，強(qiáng)化了系統(tǒng)的智能化水平和適應(yīng)性衷模。
阿里云 Elasticsearch 將準(zhǔn)確率提升至95%
阿里云 Elasticsearch AI 搜索產(chǎn)品的基礎(chǔ)是 Elasticsearch 和阿里云 AI 搜索開放平臺滥嘴，整合多樣化模型與混合檢索技術(shù)木蹬，實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)搜索到 AI 語義搜索的跨越。該方案通過精細(xì)的數(shù)據(jù)預(yù)處理若皱、智能向量化镊叁、多維度檢索召回、以及大模型輔助生成走触，形成了一個完整且高效的 RAG 場景應(yīng)用框架晦譬。
- 文檔解析與切分：利用自研模型識別非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息互广，保證內(nèi)容的完整性和語義連貫性敛腌。
- 高效向量化：采用參數(shù)量優(yōu)化的向量模型，在保證效果的同時降低成本惫皱，實(shí)現(xiàn)向量化過程的高效執(zhí)行像樊。
- RRF混合檢索策略：結(jié)合文本、稀疏及稠密向量索引旅敷，實(shí)現(xiàn)多路召回生棍，大幅提升檢索精度與效率。
- 意圖理解與重排優(yōu)化：通過查詢分析模型理解用戶意圖媳谁，配合重排模型對結(jié)果進(jìn)行精排序涂滴，確保內(nèi)容的相關(guān)性。
- 綜合測評與靈活配置：AI搜索開放平臺提供一站式服務(wù)韩脑，包含多款模型組件氢妈，兼容開源生態(tài)，助力企業(yè)快速搭建定制化搜索系統(tǒng)段多。
通過阿里云 Elasticsearch AI 搜索的全面應(yīng)用首量，客戶在知識庫問答場景中見證了顯著成效，準(zhǔn)確率從最初的48%提升至最終超過95%。此外加缘，三路混合檢索與重排模型的結(jié)合鸭叙，進(jìn)一步提升了檢索的精確度，保障了搜索體驗(yàn)的卓越性拣宏。
AI Assistant 集成通義千問大模型實(shí)現(xiàn) AI Ops
Elasticsearch 企業(yè)版的 AI Assistant 融合了 RAG 技術(shù)和阿里云大模型服務(wù)沈贝，為企業(yè)提供了 AI Ops 助手。這一創(chuàng)新工具在通用搜索勋乾、可觀測性分析及安全保障等多個領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的應(yīng)用潛力宋下，不僅能夠助力開發(fā)者在異常監(jiān)控、警報處理辑莫、問題識別與診斷学歧、數(shù)據(jù)分析建模以及查詢性能優(yōu)化等方面取得顯著進(jìn)展，還通過更加直觀易用的交互界面極大提升了工作效率各吨。
特別是在可觀測性方面枝笨，AI Assistant 借助于自動化的函數(shù)調(diào)用機(jī)制，該助手能夠高效地請求揭蜒、分析并可視化您的數(shù)據(jù)横浑，將其轉(zhuǎn)化為具有實(shí)際操作價值的信息。此外屉更，基于 Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) 支持的知識庫進(jìn)一步豐富了來自私有數(shù)據(jù)集中的上下文信息和建議徙融；而 RAG 技術(shù)與通義大模型相結(jié)合，則確保了更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)理解和表達(dá)能力偶垮。
通過阿里云 AI 搜索開放平臺上集成通義千問大模型后张咳，Elasticsearch 的 AI Assistant 特別注重激活函數(shù)模擬調(diào)用，以保證不同系統(tǒng)間的無縫兼容似舵。這使得用戶可以根據(jù)具體需求靈活切換多種連接器，從而實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索與處理流程葱峡。尤其在微服務(wù)運(yùn)維場景下砚哗，AI Assistant 發(fā)揮著至關(guān)重要的作用——它不僅能實(shí)時監(jiān)測異常狀況與潛在故障點(diǎn)，還能對詳細(xì)的錯誤日志進(jìn)行深入剖析砰奕，并結(jié)合現(xiàn)有運(yùn)維手冊快速定位問題根源蛛芥。與此同時，AI Assistant 還能有效整合各類告警信息军援，對安全攻擊鏈條進(jìn)行全面分析仅淑，進(jìn)而提出切實(shí)可行的防御策略，顯著提高了問題解決的速度與質(zhì)量胸哥。
通過調(diào)用 API 接口并自動生成 ESQL 查詢語句涯竟，AI Assistant 能夠執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)并生成直觀易懂的統(tǒng)計圖表，即使是對 Elasticsearch 查詢語法不甚了解的用戶也能輕松上手。無論是探究字段間的關(guān)系庐船，還是解讀數(shù)據(jù)趨勢等數(shù)據(jù)洞察银酬，AI Assistant 都能以極高的效率和便捷的操作方式滿足用戶的多樣化需求。
