技术揭秘：阿里云 Elasticsearch 云原生向量引擎如何登顶 VectorDBBench
摘要： 阿里云 Elasticsearch 在 ES 9.4 上以 FalconSeek HNSW 重构从候选生成、批量计算到原始向量重排的端到端路径。在 VectorDBBench 压测中，Cohere10M、Top10、Recall 约 0.98 时，查询吞吐达到 82,520.18 QPS，独立延迟测试中的 P99 为 1.8 ms。本文展开介绍了带来这些结果背后的技术细节。
关键词： FalconSeek HNSW、VectorDBBench、Elasticsearch、向量检索、HNSW、AI Search
从 VDBBench 到 MMEB 榜首：阿里云 AI Search 从引擎到模型的全栈优化
当 Agent 开始进入生产环境，搜索正在从“找到相关文档”的工具，升级为持续供给高质量上下文的基础设施。面向这一变化，AI Search 也不再只是一个搜索引擎，而是贯穿模型理解、向量与全文召回、混合检索、融合重排和引擎执行的完整链路。近期，阿里云 AI Search 在 VDBBench 向量检索、Big5 与 Tantivy 传统检索，以及 MMEB 多模态文档检索等评测中取得一系列突破。这些结果背后，是阿里云从 Elasticsearch 自研引擎到多模态 Embedding 模型的全栈优化。
关键词： AI Search、Agent、FalconSeek、向量检索、混合检索、多模态
Lake Search：ES x Paimon 让湖上多模态数据可搜可用
当图片、视频、文本和向量在 Paimon 中增长到 PB 级，传统“同步到湖外再建索引”的方式，会让搜索面临数据就绪慢、第二份事实数据成本高和版本治理复杂等问题。本文介绍阿里云 Elasticsearch 9.4 Search Lake 如何直接挂载与 Paimon 表版本关联的 Global Index，在不复制事实数据的前提下提供 BM25、kNN、结构化过滤、排序与聚合能力，并结合多模态样本湖场景拆解方案架构、Demo 及性能与成本取舍。
关键词：Search Lake、Apache Paimon、Elasticsearch 9.4、Global Index、OpenLake、多模态检索
阿里云检索分析服务Elasticsearch版对接使用全攻略
本文系统梳理了阿里云检索分析服务Elasticsearch版的完整对接使用流程。从实例创建与网络配置入手，详解了索引映射设计、IK中文分词器配置、多种客户端接入方式（Java High Level REST Client、Python、Go等），以及数据写入、复杂DSL查询构建、Kibana可视化分析等核心操作。深入介绍了analytic-search查询加速插件、向量检索插件aliyun-knn、索引生命周期管理（ILM）冷热数据分离等高级特性。在安全管控方面，阐述了X-Pack RBAC角色权限体系与RAM子账号授权的最佳实践。全文结合大量代码示例，帮助开发者快速掌握阿里云Elastics
