数据爆炸、多模态融合、实时智能推理的浪潮，正在重塑企业的搜索需求——它们需要的不仅是“找到信息”，还要更快、更准、更智能地理解和响应复杂的业务场景。

一、AI 搜索的背景与趋势

在 AIGC 技术席卷全球的当下，搜索技术正迎来前所未有的升级窗口。电商平台通过多模态搜索精准理解用户需求，酒旅行业借力智能体 Agent 进行行程规划与住宿推荐，传统企业则利用独有知识库和 RAG 技术赋能售前售后服务——搜索能力的智能化升级已呈现百花齐放之势。

然而，繁荣背后挑战接踵而至：非结构化、多模态数据的语义理解难度陡增，AIGC 时代数据量爆炸式增长，现有业务与 AI 语义搜索的有机融合困难重重，基于 Agent 的搜索调用呈指数级增长，复杂专业搜索系统与 AI 搜索的结合更是充满技术挑战。

二、阿里云 Elasticsearch 的全新进化

面对这些挑战，阿里云 Elasticsearch 在过去几个月里完成了一系列重要更新，从性能、成本、效果到业务实践，展现了全新的产品进化，具体架构如下：

性能突破：阿里云 Elasticsearch 引擎的全面升级

为应对 Agent 和 RAG 对高并发和低延迟的严苛要求，阿里云 Elasticsearch 在 100% 兼容开源 ES 的基础上，对底层引擎进行了深度定制和优化，将在后续迭代中推出新版 Native ES：

• 强化搜索与写入性能： Native ES 内核对线程池、熔断策略等进行了精细调优，提供了更强大的写入弹性和更稳定的吞吐能力，大幅提升了日志分析、时序数据等高并发场景的效率。
  
• QoS 服务质量保障： 内核级的 QoS 限流机制，确保在大查询或集群过载时，关键业务和索引的稳定性不会受到影响，是企业级应用不可或缺的基石。
  
• 查询性能优化： 通过时序查询剪枝、索引结构优化等自研技术，大幅提升了复杂聚合分析和时序查询的速度，有效保障了高阶检索场景的性能。
  

成本优化：存算分离架构的革命性突破

阿里云 Elasticsearch 的 OpenStore 智能混合存储 基于 存算分离架构，让用户无需提前规划或购买集群存储空间，按实际数据量 按量计费，存储单价相比云盘 降低约 70%，显著降低集群存储成本。

1. 这一架构突破了传统冷热分离的限制：
   

• 自动根据查询频率进行智能分层，无需配置索引生命周期。
  
• 多副本共享一份数据，不增加额外存储成本，数据高可用性高达 12 个 9。
  

2. 在计算资源方面，Indexing Service 提供 超过 10 倍的写入弹性能力，轻松应对写入流量波动和高峰瓶颈：
   

• 写入按实际流量计费，无需按峰值预留资源，避免低峰闲置。
  
• 高写入场景下，集群计算成本可降低 50%以上。
  

3. 在向量检索领域，阿里云 ES 引入 二进制量化技术（BBQ）：
   

• 将浮点向量转换为高压缩的二进制表示，内存占用减少约 95%（相当于 32 倍压缩），保持高质量召回。
  
• 查询性能提升 2~5 倍。
  

二进制量化技术（BBQ）这项技术在Elasticsearch 8.16 中作为技术预览版发布，阿里云 8.17 版本已经支持，特别适用于处理大规模向量数据的场景，已在金山文档等多家头部客户场景中发挥价值。

通过本次升级，不仅使其覆盖了更广泛的业务应用场景，还显著降低了高性能检索的门槛，为 AI 搜索、实时分析等场景提供了坚实的性能与成本优势。

效果提升：AI 语义与多模态搜索的深度融合

智能化是当前 AI 搜索的核心竞争力。Elastic 收购 Jina.ai 是今年下半年搜索行业的重大事件之一，它为整个 ES 生态注入了强大的 AI 原生能力。对于阿里云 Elasticsearch 而言，这意味着我们将能够提供更强、更全面的模型矩阵，驱动搜索效果的进一步提升：

• 多语言模型增强： Jina.ai 在多语言 Embedding 模型上的优势，将直接提升 Elasticsearch 在全球化和多语种知识库中的语义召回精度。
  
• 高性能 Sparse 稀疏模型： 稀疏表示（Sparse Model）结合稠密向量（Dense Vector），能够同时兼顾关键词的精准匹配和复杂语义的理解，极大地增强了混合检索（Hybrid Search）的召回率。
  
• 多模态搜索能力： 结合前沿的多模态模型，阿里云 Elasticsearch 将能原生支持“图文互搜”、“复杂语义理解”等更复杂的 RAG 或 Agent 场景，让知识检索不再局限于文本。
  

更进一步，阿里云 ES 基于 Qwen（通义千问）大模型系列，通过 AI 搜索开放平台提供了强大的通用模型能力和灵活的定制化能力。用户可以通过 Inference API 等机制，将这些领先的 Embedding、Rerank 和 LLM 服务直接集成到 ES 读写流程中，无需关注复杂的模型部署，即可实现最高级别的 AI 搜索智能化。

业务实践：行业标杆场景的技术沉淀

• 场景化配置模板
  针对不同业务场景，阿里云 Elasticsearch 提供 默认场景化配置模板功能——所有参数均基于多年生产实践优化，能够一键应用到集群。用户可根据需求选择最优场景模板，从而提升读写性能，并避免因配置不当导致的集群性能下降。
  
• 深度搜索与智能整合
  在全新的 DeepSearch / Deep Research 技术探索中，阿里云 Elasticsearch 正不断突破，将复杂的专业搜索系统与 AI 搜索能力深度融合，面向各行业提供更智能、更精准的搜索体验。
  
• 全面升级，迎接 AI 时代
  

通过 性能、成本、效果 三大维度的持续升级，阿里云 Elasticsearch 在面对数据爆发式增长和多模态数据复杂分析需求时，提供成熟、稳定、可扩展的搜索解决方案，助力各行业客户迎接 AI 时代的搜索挑战。

在与业界标杆客户的深度合作中，阿里云 Elasticsearch 形成了覆盖多行业的成熟技术实践。无论是 电商平台的商品搜索与推荐、金融行业的风险控制与分析，还是其他行业搜索方案落地，阿里云 Elasticsearch 都能提供针对性、可落地的解决方案。

三、结尾

阿里云 Elasticsearch 打通了 云原生内核优化、RAG 闭环方案、云原生推理平台 三大能力模块，实现了从底层到应用的全链路升级。此次升级不仅是引擎性能的提升，更是面向 AI 原生时代 的系统化能力重构。未来，阿里云 Elasticsearch 将持续深化在以下方向的探索与演进：

• 更高效的内核技术： 持续优化自研引擎与混合算力架构，发挥 GPU、向量化、稀疏模型的潜能，提升检索与写入的极致性能—— 存算分离、AI 原生引擎与大模型融合的路径正在重塑搜索基础设施。
  
• 搜索智能化演进： 让搜索真正理解语义与意图，从关键词匹配走向智能Agent驱动的对话式、生成式搜索——搜索不再只是信息检索，而是智能认知的入口。

新架构让搜索引擎从 被动的信息检索工具 跨越为 面向复杂任务的主动智能解决方案，能够在多模态、高精度、低延迟的智能检索场景中，为企业构建真正的 未来搜索中枢。

“未来，请与阿里云一起，拥抱 AI 原生搜索时代——让搜索不止于搜索，让智能驱动业务增长”

了解更多：

【阿里云 Elacticsearch 官网】：https://www.aliyun.com/product/bigdata/elasticsearch

【阿里云 ES Serverless 官网】：https://www.aliyun.com/product/es/es-serverless

阿里云AI搜索团队打造大模型原生搜索，攻关分布式与实时检索，助力企业升级搜索与增长。

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