成都Elasticsearch AI搜索引擎演示：应对生成式挑战与成本分析

在2023年8月19日于成都举办的"02-Elasticsearch AI大模型搜索引擎介绍与演示"Meetup活动中，主要焦点是探讨Elasticsearch如何结合人工智能技术，特别是生成式人工智能（Generative AI），来提升搜索引擎的功能和性能。随着开发者和企业高管对AI技术的需求日益增长，60%的高管表示感到采用生成式AI的紧迫性，但他们普遍认为还需要1-2年的时间才能实现这一目标。 会上，LexLi (@Elastic)可能分享了Elasticsearch如何通过Fine-tuning来解决生成式AI的局限性。Fine-tuning允许根据特定领域（如金融、医疗或法律）的数据进行定制化训练，但这个过程成本高昂且对资源需求大。例如，由于GPT-4模型的输入限制，一次交互可能需要处理4到15个文档的总token量，这可能导致费用增加。对于更大的输入（如32,768个tokens），价格也随之上升，显示出在使用大模型时的成本管理至关重要。 参会者们还讨论了生成式AI的局限性，特别是在依赖公共训练数据和通用上下文的情况下，它们可能在特定领域的专业知识上表现不足，甚至可能产生误导性的输出。解决方案之一是通过提供领域特定的上下文窗口，但这也有其局限性，因为上下文窗口大小有限。 此外，活动还涵盖了不同提供商的大模型价格比较，如GPT-4、GPT-3.5、Azure OpenAI GPT-4和Anthropic的Claude系列，这些模型在输入限制和定价策略上有所区别。在实际应用中，用户需要权衡成本、性能和准确性，以及是否适合他们的业务场景。 在成本管理方面，参会者可能探讨了常见定价模型，强调了如何根据实际需求选择合适的模型规模和使用策略，以确保在满足功能需求的同时，保持经济效率。这次 Meetup 提供了一个深入了解Elasticsearch如何利用AI技术改进搜索能力，并处理其中挑战的机会，为参与者提供了对未来AI搜索解决方案的实用洞察。