基于 Elasticsearch 创建企业 AI 搜索应用实践

主要观点总结

本文是关于刘晓国在QCon全球软件开发大会上的演讲内容概述，主要介绍了使用Elasticsearch进行企业搜索的实践和相关技术。演讲内容包括Elasticsearch的向量搜索技术、混合搜索、稀疏向量和密集向量的应用，以及Elasticsearch在企业搜索中的案例。同时，也介绍了Elasticsearch云服务的最新发展，包括新的Serverless架构和降低成本的优势。

关键观点总结

关键观点1: 演讲嘉宾介绍

刘晓国，Elastic 中国社区首席布道师，拥有新加坡国立大学硕士学位和西北工业大学本硕学位，曾在多个知名企业工作，从事不同行业的软件开发。

关键观点2: Elasticsearch的向量搜索技术

Elasticsearch支持向量搜索，包括密集向量和稀疏向量的搜索。密集向量用于捕捉语义信息，稀疏向量适用于多个行业的应用。其架构支持通过机器学习节点创建嵌入和进行混合搜索。

关键观点3: 混合搜索的应用

混合搜索结合了传统搜索和向量搜索的优势。Elasticsearch提供了多种搜索方式，如通过RRF（Reciprocal Rank Fusion）进行多路召回和重新排序。

关键观点4: Elasticsearch在企业搜索中的案例

通过实际的企业搜索案例，展示了Elasticsearch在企业中的应用，如结合第三方服务进行语义搜索，提高搜索效率和准确性。

关键观点5: Elasticsearch云服务的最新发展

Elasticsearch云服务正在探索新的Serverless架构，这种架构可以降低存储成本，提高系统的可扩展性和灵活性。数据被直接存储到对象存储中，实现了存算分离。