从企业级 RAG 到 AI Assistant , Elasticsearch AI 搜索技术实践
文章目录
- 01 AI 搜索落地的挑战
- 02 Elasticsearch 向量性能 5 倍提升
- 03 Elasticsearch 企业版 AI 能力全面解读
- 04 阿里云 Elasticsearch 将准确率提升至 95%
- 05 AI Assistant 集成通义千问大模型实现 AI Ops
01 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
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