云栖实录 | 阿里云发布 Elasticsearch Serverless 2.0，重塑 AI 搜索时代基础设施

2025 年 9 月 26 日，在杭州云栖大会“AI 搜索与向量引擎”分论坛上，阿里云智能集团高级技术专家——贾新禹正式发布 Elasticsearch Serverless 2.0，并首次系统性阐述其技术架构与产品价值。这一全新升级的 Serverless 解决方案，以“极致弹性、智能核心、AI 生态融合”三大技术基石，直面 AI 搜索时代的工程化挑战，为企业提供一站式构建 AI 搜索能力的基础设施。

时代鸿沟：AI 搜索需求升级与工程落地的矛盾

贾新禹指出，随着语义搜索、多模态检索等能力从“加分项”变为行业标配，企业面临着一道显著的工程鸿沟：开发者不仅要满足高性能、低成本的业务需求，还必须投入大量资源到模型调优、量化算法设计、混合排序等全新的复杂领域，这直接导致开发周期漫长、运维成本高昂。Elasticsearch Serverless 2.0 的核心使命，就是通过将这些技术复杂度封装至底层，让开发者能够回归业务创新。

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技术基石一：极致弹性基座，持续进化的核心能力

Elasticsearch Serverless 2.0 其核心之一，是为用户提供了一个“极致弹性、持续进化”的 Serverless 基座，让企业无需关注底层版本迭代，即可无缝获取最新能力。

• 极致弹性：通过将弹性调度下沉至引擎，实现了亚秒级弹性响应。面对流量洪峰，服务平稳无抖动，确保业务连续性。

• 无感进化：无感集成社区与阿里云最新技术特性。例如，引入 ES 9 的 FilterKNN 优化，使向量检索性能提升 5 倍；采用 Lucene 10 的 Merge 算法，让 Merge 性能提升 2 倍；目前已集成超 30 个 817 以上版本新特性。

• 深度优化：基于云环境持续进行软硬件协同优化。例如，通过与 JDK 及倚天团队合作，针对 int8 量化查询性能分别提升了 30% 和 50% 。

技术基石二：内置专家经验的智能核心，化繁为简

针对搜索系统调优门槛高的痛点，Serverless 2.0 内置了智能核心引擎，将专家经验产品化。

• 智能策略自动调优：内置专家级优化策略，如自动在 _source 中排除向量字段、默认启用 int8 量化，在保障核心召回精度的同时，可节省 70% 的存储和 75% 的内存。

• 专家级智能 Agent：基于 LangGraph 实现的智能 Agent，能复刻专家经验。例如，它能智能推断 RDS 中的 int 类型字段 delete_status 为状态字段，并自动优化为更利于过滤和聚合的 keyword 类型。

• 查询模板自动生成：Agent 能根据业务场景，自动生成复杂的查询模板。例如，在商品检索场景下，可一键生成融合了文本、向量、多模态的三路 RRF 查询模板，大幅降低新技术使用门槛。

技术基石三：AI 生态深度整合，端到端能力全托管

Elasticsearch Serverless 2.0 进一步打通阿里云 AI 搜索生态，构建端到端 AI 搜索闭环，开发者无需再拼凑和运维分散的 AI 服务。

• 无缝集成 AI 平台：无缝集成阿里云 AI 搜索开放平台，提供丰富的搜索专属大模型。这并非通用模型，而是经过大量真实搜索场景打磨的专属模型，让检索和生成效果更专业。

• 零运维的向量链路：平台提供从数据导入、向量化、索引构建到查询生成的全链路托管，让开发者无需关心复杂的向量链路搭建与运维。

未来展望：Serverless 2.0 让业务回归业务

贾新禹总结称，Elasticsearch Serverless 2.0 的核心价值在于通过将弹性、调优和 AI 能力彻底平台化，让企业能从繁重的工程细节中解放出来，真正聚焦于业务创新。这不仅是一次技术升级，更是对开发者生产力的一次彻底解放，将有力推动 AI 搜索技术的普惠化应用。