阿里云 Elasticsearch 企业级 AI 搜索方案发布

在 AI 技术日新月异的今天，尤其是大语言模型的兴起，企业智能化场景的解决方案正经历一场前所未有的革新。然而，大模型在实际应用中面临的挑战不容小觑，如何高效、精准地服务于企业的个性化需求成为关键。阿里云搜索产品团队通过阿里云 Elasticsearch AI 搜索产品为这一挑战带来了创新解答。

搜索的核心始终在于从海量信息中快速定位用户需求，而 AI 搜索则在此基础上更进一步，追求信息的精准度与用户满意度。无论是企业内部知识管理，还是面向 C 端的电商、内容、娱乐等领域，提升点击率(CTR)、转化率(GMV)等业务指标，都直接关联到搜索技术的效能。阿里云 Elasticsearch AI 搜索致力于在广泛数据中精准解析，并结合用户需求，利用大模型生成高质量内容，提供满意的答案。

AI 搜索落地的挑战

尽管大模型潜力无限，其落地实施却面临场景效果要求高、模型使用成本高，以及隐私安全可控性低等问题，阿里云 Elasticsearch 推出了 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，有效解决了这些难题。RAG 不仅提升了检索精度，更增强了生成能力，使模型应用更为可控、成本效益更高，综合效果大幅提升。

阿里云在 RAG 场景的实践

阿里云 Elasticsearch AI 搜索产品依托于强大的 Elasticsearch 基础，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。

产品优势：

• 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 搜索开发工作台提供一站式服务，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。

效果提升

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 90%，充分证明了该方案的有效性与先进性。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。

总之，阿里云 Elasticsearch AI 搜索以其强大的技术底蕴和创新的解决方案，为企业智能搜索领域树立了新标杆，不仅简化了大模型应用的复杂度，还保障了内容安全与隐私保护，真正实现了“开箱即用”的便捷性。随着 AI 技术的不断演进，阿里云将继续探索，为企业智能化转型注入更多可能。

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