Elasticsearch 2023 Relevance Engine：AI驱动的搜索与向量搜索详解

Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) 是一个前沿的搜索解决方案，由Elastic公司在其搜索引擎领域的领导地位和深厚的机器学习研究基础上推出。该功能旨在为开发者提供构建高度相关AI驱动搜索应用的强大工具，特别是在2023年的11月16日的Meetup上，刘晓国，Elastic中国社区首席布道师分享了关于这个创新技术的深入讲解。 ESRE的核心是向量搜索，它的重要性在于能够通过向量数据库高效地存储和查询密集向量，从而实现更精确、实时的搜索体验。向量搜索利用了向量相似度计算，这是基于Elasticsearch的专有技术和机器学习模型，如Hybridsearch/RRF模型，结合了向量和文本搜索的优势，提供了混合评分的能力。 ESRE特别强调了与大型语言模型（如OpenAI的GPT系列）的集成，允许开发人员通过API无缝接入这些外部模型，从大规模客户数据中提取信息并生成直观摘要。这有助于增强搜索的智能化和个性化，提升用户满意度。 平台能力方面，ESRE允许用户自定义transformer模型，根据业务需求进行管理和使用，同时提供了预训练的LearnedSparseEncoder模型，这是一种无维护的机器学习搜索模型，能够提供高度相关且语义化的搜索结果。此外，ESRE还支持与第三方工具如LangChain的集成，以便构建复杂的数据处理管道和生成式AI应用，进一步扩展了搜索功能的灵活性和实用性。 Elasticsearch Relevance Engine是一个综合的解决方案，它整合了Elasticsearch的文本搜索技术、向量搜索的高效性、以及AI驱动的高级搜索功能，旨在帮助开发者轻松构建出能够深度理解和响应用户查询的智能搜索应用，是现代企业优化搜索体验和数据驱动决策的重要工具。随着未来版本的更新，我们期待看到ESRE在性能、集成性和易用性上的更多突破。