在过去的一年里面，随着大模型的技术突飞猛进，大模型的能力日益增强。这些都驱动着我们的搜索技术快速的演进到了下一代，也就是AI搜索的技术。大模型的快速发展不仅重塑了搜索技术的基础，也为各行各业的数字化转型提供了强有力的支持。
一、AI搜索技术的特点
AI搜索技术具有以下几个显著的特点：
- 重构：一个是AI搜索技术方面的重构。AI搜索技术目前正在基于大模型进行全面重构，通过大模型，搜索的全链路能力得到了重组，包括文本解析、切片和向量化等能力的重新定义。另一个是信息获取的方式与产品的形态的重构。传统搜索依赖关键词匹配，而现在更多采用自然语言的问答式交互，这带来了新的业务场景，如虚拟数字人、企业知识库问答和电商平台的智能客服。
- AI基建：AI搜索技术已成为AI native应用的重要组成部分，包括搜索向量检索、语义搜索和检索生成技术，构成了众多AI应用的基础设施。这不仅提高了数据处理的效率，还提升了用户与系统的交互体验，帮助企业实现更高效的信息管理和服务。
- 效果提升：目前，效果的关注度在学术界和工业界都达到了空前的高度。大模型的加持使得搜索效果相比传统搜索有了质的飞跃。用户能够更快速地获得相关信息，提升了决策的效率和准确性，尤其在复杂查询和深度信息检索场景中表现突出。
然而，大模型的引入也带来了一些困扰，尤其是幻觉率的问题。在一些对回答准确率要求极高的场景中，确保大模型回答的准确性变得困难，这对企业和开发者在AI搜索服务的落地造成了制约。
二、阿里云AI搜索的努力与演进
随着 AI 时代的演进，阿里云在云上也做出了相应的努力。阿里云的搜索产品历史上分为两个引擎：一个是与 Elastic 合作的开源引擎 Elasticsearch ，另一个是基于多年经验自研的搜索引擎 Havenask。 
2.1 开源生态的演进：
2017年：阿里云是和与 Elastic 进行了战略的合作，并且进行了联合产品的发布。也就是我们目前所使用到的阿里云上的 Elasticsearch。
2019年：我们持续的针对这款云上全托管的 ES 产品，不断提升运维管理能力，增强智能弹性扩缩和监控报警服务，确保客户在使用过程中能够获得稳定和高效的服务，降低开发的成本。除此之外阿里云还基于了ES的内核去自研了一些新的特性。比如：支持索引构建 Indexing service，实现写入的加速。可通过自研存储引擎 Openstore，帮助客户在海量的数据的情况之下，降低我们的存储成本。
2022年：Serverless 服务发布，帮助中小型客户和大客户在数据量大的情况下降低50%的成本，优化资源配置。
2023年：阿里云的产品全面进入AI搜索领域，8.X 版本开始，向量检索能力一直在持续增强。能力特性也在持续提升。
2.2 自研方案演进：
2008年：阿里云开始自研一个内部的开源引擎 Havenask，也是历史以来我们支持淘宝、天猫，包括内部双十一很多这种比较高并发，比较极限场景的一款检索引擎。
2014年：阿里云陆续在云上去探索它的商业化。以场景为核心去帮助课件搭建，帮助客户搭建场景化的智能搜索，提供一些行业的模板以及个性化的方案。以及在电商、内容教育、游戏等行业做一些个性化的方案和效果提升。
2023年：进入大模型时代之后，Havenask 也是在国内首发了一站式的智能问答的 RAG 产品，以及多模态的 RAG 产品。直到今天，阿里云也一直基于内部的深度的累积持续的去优化 RAG 和 AI搜索的能力。
2.3 搜索产品的核心关注点：
从过去到现在，甚至是未来，搜索产品的核心关注点主要还是围绕着三个方面去做优化：
- 成本：
这可能也是很多客户非常切身关注的一个问题。因为在大模型时代，我们很多的这个资源主要是基于GPU去完成的那GPU本身又比较昂贵，所以如何帮助客户降本，是后续整个产品演进的一个重要的一个方向。
- 性能：
这个主要有两点，一个是海量的这种AI数据写入和处理的速度。一个就是在线查询的响应速度。这两个速度都要实现性能体验好的这样的一个要求，也是阿里云产品之后要去帮助大家解决的一个问题。
- 效果：
阿里云和很多客户做过线上或者是线下的交流。客户有些场景下，既要 AI 的这个交互式的能力，又要保证这个结果的百分之百准确，不能引入任何大模型的幻觉，不能让大模型做任何的胡编乱造。我们是引入搜索链路，在保证准确性的情况之下，我们能够应用到这个 AI 的能力进行一个完整的交互。至于具体的效果优化如下：
三、阿里云AI 搜索产品介绍
阿里云AI搜索开放平台提供了五款场景化产品，包括 LLM智能问答版、日志检索 Serverless版、行业算法版、向量检索版、图检索版。底层是基于非常多的开源的检索引擎，引擎包括企业版的Elastcsearch、阿里自研引擎 Havenask 以及 Milvus等，方便支持与对接。通过这些产品，用户能够实现端到端的搜索解决方案，快速获取所需信息。
目前阿里云AI搜索为客户提供的所有关于 AI搜索能如下图所示：
3.1 阿里云AI搜索开放平台 产品概述
AI搜索开放平台作为阿里云搜索团队的一个旗舰产品，是20多年经验的一个沉淀出来的果实，里面几乎囊括了目前阿里云AI搜索领域能够用到的所有环节的所有服务，旨在为用户提供强大的搜索能力。
对于熟悉开发的客户，使用平台 API 调用的方式可以实现更高的灵活性和快速性。而对于希望快速交付服务的客户，阿里云提供了基于反馈的场景化产品。这些产品针对不同的业务场景分类开发，每个场景都有对应的产品版本，用户只需将数据写入系统，即可直接获取相关结果，几乎无需编写代码。
3.2 阿里云ES 8.15版本特点及应用场景介绍
阿里云ES最新推出的8.15版本，是基于最新的内核，推出的向量增强版。此版本在性能上相较于8.9版本性能提升了五倍以上，支持数据量化，能显著降低内存存储成本75%。此外，该版本原生支持向量检索，不需通过插件实现，同时支持多路融合排序算法，提高了向量搜索与传统搜索结果的融合效果。此版本还支持与AI 搜索开放平台的无缝结合。 
在搜索场景（RAG）方面，阿里云的 ES 可以广泛应用于以下几个场景：
- 智能客服：通过自然语言处理，智能客服能够快速响应客户查询，提供准确的信息。例如，客户可以询问退款政策或快递状态，系统能够即刻给出相关答案，提升客户满意度。
- 企业内部知识库：企业可以利用AI搜索技术搭建内部知识库，帮助员工快速查找所需信息。这种方式不仅提高了工作效率，还促进了知识共享。
- 电商导购：在电商平台，用户可以通过AI搜索获得个性化的产品推荐。系统能够根据用户的历史行为和偏好，提供精准的产品建议，提升转化率。
- 数据服务：在金融等行业，AI搜索技术能够处理复杂的查询，用户可以询问诸如“成立以来涨幅最高的十支基金”之类的问题，系统将基于历史数据以表格的形式输出相关结果。这种能力使得用户可以更直观地对比和分析数据，支持更为精准的投资决策。
四、阿里云AI 搜索方案
4.1 基于阿里云 Elastisearch 搭建 RAG 系统的全链路方案
本方案展示了如何利用阿里云 Elasticsearch 和 AI 搜索开放平台所提供的模型服务，搭建一个全链路的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。
首先，将客户数据源（如PDF、Word文档）导入系统，并通过文档解析服务识别和抽取信息，接着对文档进行切分和向量化处理，最终将这些向量数据存储到阿里云ES中进行索引构建。
离线数据写入主要是客户将文档（如word、PPT、PDF）导入到 AI 搜索开放平台中，并通过调用文档解析服务进行识别和抽取。针对长篇幅文档，系统会进行切分，如利用小标题或子标题等结构进行语义或文档结构切分。然后，将切分后的文本转化为稠密向量或稀疏向量，并存储到阿里云 ES 中构建索引，完成原始文本索引和稠密向量、稀疏数据索引的构建。
在线查询时，用户输入问题，内部服务理解并扩展客户的问题，接着引入查询理解服务判断问题意图并生成多个可能的问题变种。然后，将问题转化为向量数据，构建索引，进行多路召回，返回 Top N 的知识片段。随后，经过重排模型，以 Prompt 工程方式整合到大模型中进行聚合处理，形成对客户的最终回答。
此外，通过阿里云 ES 的8.15版本，可以利用 Influence API 创建 AI语义搜索模型，演示包括选择通用商业版、配置可视化控制、设置访问白名单、选择模型服务、获取配置信息、在 ES 中创建模型并进行调试等步骤。此过程展示了如何无缝集成阿里云AI模型服务，降低模型使用门槛，实现语义搜索等功能。
4.2 效果评估与优化
为了确保AI搜索方案的有效性，阿里云还提供了全链路的效果测评服务。平台能够帮助客户评估回答结果的相关性、幻觉率和可信度，进行立体式评估。这种评估机制不仅支持单一服务的效果测试，还支持多种服务的同步评估，提升了开发者的决策效率。
通过这些评估，企业能够及时发现问题并进行优化，确保AI搜索服务的稳定性和准确性，从而提升用户满意度。
结尾
阿里云 AI 搜索方案 8.15版本在原有基础上新增了 AI 服务中心栏目和模型管理功能，支持一键创建 AI 开放平台空间及 API ，且维持了对8.13版本所有功能的支持。8.15 内核还强调了其向量能力和 AI 搜索能力，同时也支持日志等基础应用场景，适用于有降本需求的客户。
计费方式上，灵活支持按量付费或包年包月，AI 平台按调用计费，提供前100次免费调用的优惠。
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