AI搜索落地的挑戰(zhàn)在過去一年中，基座大模型技術(shù)的快速迭代推動(dòng)了 AI 搜索的演進(jìn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)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、文檔解析、向量檢索到查詢分析、意圖識別、排序模型和知識圖譜等各個(gè)環(huán)節(jié)，都在經(jīng)歷深刻變革。新的交互方式如對話式搜索、答案總結(jié)、智能客服、企業(yè)數(shù)字員工和虛擬人逐漸成為主流，不僅提升了用戶體驗(yàn)，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。作為熱門的 AI 原生應(yīng)用，它不僅驅(qū)動(dòng)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。例如，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(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。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。
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，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。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)。
為應(yīng)對這些問題，阿里云 Elasticsearch 推出了創(chuàng)新的 AI 搜索方案，使用 RAG 技術(shù)對檢索增強(qiáng)生成的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行能力增強(qiáng)，并深度融合了企業(yè)版 AI Assistant，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，特別是針對性能與成本的改進(jìn)尤為突出。初期，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。自8.0初始版本至已經(jīng)邁入的8.15版本的歷程中，Elasticsearch 不斷迭代，特別是在性能優(yōu)化方面取得了顯著進(jìn)展，其中包括但不限于對硬件加速技術(shù)的有效整合。
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(jì)算任務(wù)時(shí)，實(shí)現(xiàn)了顯著的性能飛躍。這種技術(shù)創(chuàng)新不僅限于理論層面，實(shí)踐證明，通過硬件加速器的深度融合，部分計(jì)算密集型操作的效率提升了數(shù)倍乃至更多。例如，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(shí)間從最初100ms大幅縮減至現(xiàn)在20ms左右，彰顯了 Elasticsearch 向量檢索迭代升級帶來的巨大性能提升。
Elasticsearch在內(nèi)存優(yōu)化同樣值得關(guān)注，通過向量量化技術(shù)，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。在最新的版本中，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，在保持高排名質(zhì)量的同時(shí)減少約 95% 的內(nèi)存。BBQ 在索引速度（量化時(shí)間減少 20-30 倍）、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，并且不會(huì)額外損失準(zhǔn)確性。
Elasticsearch 企業(yè)版 AI 能力全面解讀
語義擴(kuò)展與稀疏向量表示：
Elasticsearch 利用諸如稀疏編碼技術(shù)，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，每項(xiàng)擴(kuò)展均附有模型計(jì)算出的權(quán)重，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)，它以較低內(nèi)存占用高效存儲(chǔ)信息，對比稠密向量需全內(nèi)存索引，顯著提升了資源效率。
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)，避免了向量相似度匹配的開銷，加速了檢索速度。此外，Elasticsearch 的稀疏向量減少了內(nèi)存需求，進(jìn)一步優(yōu)化了資源利用。
混合搜索策略：
現(xiàn)代搜索需求促使 Elasticsearch 支持多模態(tài)查詢，結(jié)合文本、向量檢索以及rrf混合排序方法，以增強(qiáng)結(jié)果的相關(guān)性和覆蓋范圍。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)。
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，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，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，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，允許用戶直接將自定義模型加載至集群中運(yùn)行，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。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。
阿里云 Elasticsearch 將準(zhǔn)確率提升至95%阿里云 Elasticsearch AI 搜索產(chǎn)品依托于強(qiáng)大的 Elasticsearch 基礎(chǔ)，基于阿里云 AI 搜索開放平臺，整合多樣化模型與混合檢索技術(shù)，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、智能向量化、多維度檢索召回、以及大模型輔助生成，形成了一個(gè)完整且高效的 RAG 場景應(yīng)用框架。
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，保證內(nèi)容的完整性和語義連貫性。
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(shí)降低成本，實(shí)現(xiàn)向量化過程的高效執(zhí)行。
RRF混合檢索策略：結(jié)合文本、稀疏及稠密向量索引，實(shí)現(xiàn)多路召回，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，配合重排模型對結(jié)果進(jìn)行精排序，確保內(nèi)容的相關(guān)性。
綜合測評與靈活配置：AI搜索開放平臺臺提供一站式服務(wù)，包含多款模型組件，兼容開源生態(tài)，助力企業(yè)快速搭建定制化搜索系統(tǒng)。
通過阿里云 Elasticsearch AI 搜索的全面應(yīng)用，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，三路混合檢索與重排模型的結(jié)合，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。
AI Assistant 集成通義千問大模型實(shí)現(xiàn) AI OpsElasticsearch 企業(yè)版的 AI Assistant 融合了 RAG 技術(shù)和阿里云大模型服務(wù)，為企業(yè)提供了 AI Ops 助手。這一創(chuàng)新工具在通用搜索、可觀測性分析及安全保障等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的應(yīng)用潛力，不僅能夠助力開發(fā)者在異常監(jiān)控、警報(bào)處理、問題識別與診斷、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。
特別是在可觀測性方面，AI Assistant 借助于自動(dòng)化的函數(shù)調(diào)用機(jī)制，該助手能夠高效地請求、分析并可視化您的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為具有實(shí)際操作價(jià)值的信息。此外，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；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。
通過阿里云 AI 搜索開放平臺上集成通義千問大模型后，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。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。尤其在微服務(wù)運(yùn)維場景下，AI Assistant 發(fā)揮著至關(guān)重要的作用它不僅能實(shí)時(shí)監(jiān)測異常狀況與潛在故障點(diǎn)，還能對詳細(xì)的錯(cuò)誤日志進(jìn)行深入剖析，并結(jié)合現(xiàn)有運(yùn)維手冊快速定位問題根源。與此同時(shí)，AI Assistant 還能有效整合各類告警信息，對安全攻擊鏈條進(jìn)行全面分析，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。
通過用 API 接口并自動(dòng)生成 ESQL 查詢語句，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(jì)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，還是解讀數(shù)據(jù)趨勢等數(shù)據(jù)洞察，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。
