AI搜索落地的挑战
在过去一年中，基座大模型技术的快速迭代推动了 AI 搜索的演进，主要体现在以下几个方面：
搜索技术链路重构
基于大模型的全面重构正在重塑 AI 搜索的技术链路。从数据采集、文档解析、向量检索到查询分析、意图识别、排序模型和知识图谱等各个环节，都在经历深刻变革。新的交互方式如对话式搜索、答案总结、智能客服、企业数字员工和虚拟人逐渐成为主流，不仅提升了用户体验，也为更多应用场景提供了可能。
AI 搜索作为基础设施
AI 搜索已成为各类 AI 应用的基础技术之一。作为热门的 AI 原生应用，它不仅驱动了知识类 AI 应用的发展，还逐步成为各大基础模型的内置能力。例如，向量检索、检索增强生成（RAG）和语义搜索等技术已在多个领域广泛应用。这种集成化趋势增强了 AI 搜索在不同场景下的适应性和灵活性。
效果提升面临的瓶颈
尽管 AI 搜索在效果上取得了显著进步，但幻觉问题仍是制约其广泛应用的主要因素，尤其在对知识准确性要求极高的业务场景中更为突出。此外，高成本和隐私安全可控性低也是实施过程中面临的重要挑战。
为应对这些问题，阿里云 Elasticsearch 推出了创新的 AI 搜索方案，使用 RAG 技术对检索增强生成的各个环节进行能力增强，并深度融合了企业版 AI Assistant，将 RAG 技术应用于 AIOps 领域。
Elasticsearch 向量性能5倍提升
Elasticsearch 向量引擎持续优化，特别是针对性能与成本的改进尤为突出。初期，由于普遍存在的认知偏差——认为 ES 向量引擎虽功能强大但在性能上可能存在短板，尤其是对于 Java 生态系统中的应用——这一观点正逐渐被其技术演进所颠覆。自8.0初始版本至已经迈入的8.15版本的历程中，Elasticsearch 不断迭代，特别是在性能优化方面取得了显著进展，其中包括但不限于对硬件加速技术的有效整合。
Elasticsearch 利用硬件加速技术在向量检索领域，尤其是处理复杂相似度计算任务时，实现了显著的性能飞跃。这种技术创新不仅限于理论层面，实践证明，通过硬件加速器的深度融合，部分计算密集型操作的效率提升了数倍乃至更多。例如，从2022年9月至今的基准测试数据可直观看出，查询响应时间从最初100ms大幅缩减至现在20ms左右，彰显了 Elasticsearch 向量检索迭代升级带来的巨大性能提升。
Elasticsearch在内存优化同样值得关注，通过向量量化技术，所需内存仅为原先需求的四分之一，极大提升了资源利用率。在最新的版本中，BBQ（Better Binary Quantization）为Elasticsearch 在量化方面带来一次飞跃，将 float32 维度缩减为位，在保持高排名质量的同时减少约 95% 的内存。BBQ 在索引速度（量化时间减少 20-30 倍）、查询速度（查询速度提高 2-5 倍）方面优于乘积量化 (Product Quantization - PQ) 等传统方法，并且不会额外损失准确性。
Elasticsearch 企业版 AI 能力全面解读
语义扩展与稀疏向量表示：
Elasticsearch 利用诸如稀疏编码技术，不仅能够基于原始词汇建立索引，还能有效扩展至与其相关的概念或词汇，每项扩展均附有模型计算出的权重，增强了语义理解的深度和广度。这得益于稀疏向量技术，它以较低内存占用高效存储信息，对比稠密向量需全内存索引，显著提升了资源效率。
查询效率与资源优化：
查询过程受益于倒排索引结构，避免了向量相似度匹配的开销，加速了检索速度。此外，Elasticsearch 的稀疏向量减少了内存需求，进一步优化了资源利用。
混合搜索策略：
现代搜索需求促使 Elasticsearch 支持多模态查询，结合文本、向量检索以及rrf混合排序方法，以增强结果的相关性和覆盖范围。这种混合搜索策略能够召回更多样化的数据，提升用户体验。
排名与相关性调整：
为了从召回的大量数据中精确选出最相关的结果，ES 采用如BM25等排序机制，考虑文档频率和位置等因素初步确定权重。随后，通过集成学习或更精细的模型（如Rerank阶段）对初步筛选出的文档进行二次排序，确保顶部结果高度相关。
模型集成与原生支持：
Elasticsearch 展现了强大的模型集成能力，允许用户直接将自定义模型加载至集群中运行，实现从输入到输出（如词嵌入生成）的端到端处理，无需外部预处理步骤。这不仅简化了工作
流程，还促进了机器学习模型与搜索引擎的无缝融合，强化了系统的智能化水平和适应性。
阿里云 Elasticsearch 将准确率提升至95%
阿里云 Elasticsearch AI 搜索产品依托于强大的 Elasticsearch 基础，基于阿里云 AI 搜索开放平台，整合多样化模型与混合检索技术，实现了从传统搜索到 AI 语义搜索的跨越。该方案通过精细的数据预处理、智能向量化、多维度检索召回、以及大模型辅助生成，形成了一个完整且高效的 RAG 场景应用框架。
文档解析与切分：利用自研模型识别非结构化数据，提取关键信息，保证内容的完整性和语义连贯性。
高效向量化：采用参数量优化的向量模型，在保证效果的同时降低成本，实现向量化过程的高效执行。
RRF混合检索策略：结合文本、稀疏及稠密向量索引，实现多路召回，大幅提升检索精度与效率。
意图理解与重排优化：通过查询分析模型理解用户意图，配合重排模型对结果进行精排序，确保内容的相关性。
综合测评与灵活配置：AI搜索开放平台台提供一站式服务，包含多款模型组件，兼容开源生态，助力企业快速搭建定制化搜索系统。
通过阿里云 Elasticsearch AI 搜索的全面应用，客户在知识库问答场景中见证了显著成效，准确率从最初的48%提升至最终超过95%。此外，三路混合检索与重排模型的结合，进一步提升了检索的精确度，保障了搜索体验的卓越性。
AI Assistant 集成通义千问大模型实现 AI Ops
Elasticsearch 企业版的 AI Assistant 融合了 RAG 技术和阿里云大模型服务，为企业提供了 AI Ops 助手。这一创新工具在通用搜索、可观测性分析及安全保障等多个领域展现出了卓越的应用潜力，不仅能够助力开发者在异常监控、警报处理、问题识别与诊断、数据分析建模以及查询性能优化等方面取得显著进展，还通过更加直观易用的交互界面极大提升了工作效率。
特别是在可观测性方面，AI Assistant 借助于自动化的函数调用机制，该助手能够高效地请求、分析并可视化您的数据，将其转化为具有实际操作价值的信息。此外，基于 Elastic Learned Sparse EncodeR (ELSER) 支持的知识库进一步丰富了来自私有数据集中的上下文信息和建议；而 RAG 技术与通义大模型相结合，则确保了更精准的数据理解和表达能力。
通过阿里云 AI 搜索开放平台上集成通义千问大模型后，Elasticsearch 的 AI Assistant 特别注重激活函数模拟调用，以保证不同系统间的无缝兼容。这使得用户可以根据具体需求灵活切换多种连接器，从而实现高效的信息检索与处理流程。尤其在微服务运维场景下，AI Assistant 发挥着至关重要的作用——它不仅能实时监测异常状况与潜在故障点，还能对详细的错误日志进行深入剖析，并结合现有运维手册快速定位问题根源。与此同时，AI Assistant 还能有效整合各类告警信息，对安全攻击链条进行全面分析，进而提出切实可行的防御策略，显著提高了问题解决的速度与质量。
通过调用 API 接口并自动生成 ESQL 查询语句，AI Assistant 能够执行复杂的数据分析任务并生成直观易懂的统计图表，即使是对 Elasticsearch 查询语法不甚了解的用户也能轻松上手。无论是探究字段间的关系，还是解读数据趋势等数据洞察，AI Assistant 都能以极高的效率和便捷的操作方式满足用户的多样化需求。
