Elasticsearch 8 让企业更快更好地落地 RAG 应用

主要观点总结

本文介绍了Elasticsearch如何在信息时代和大数据背景下，通过其全面的搜索功能、向量处理能力、硬件加速、模型应用以及精细化权限控制，为大规模数据处理和检索提供强有力的支持。文章聚焦于RAG中Elasticsearch的落地实现，包括索引构建、重排序和多路召回等关键点，并展望了未来的发展趋势。

关键观点总结

关键观点1: 搜索需求发展背景

信息时代和大数据背景下，搜索需求不断演变，从全文搜索到结构化搜索，再到向量搜索和语义搜索。Elasticsearch凭借功能、速度和易用性等方面的优势，成为广受欢迎的搜索引擎。

关键观点2: RAG范式下Elasticsearch的落地实现

Elasticsearch通过云提供整套解决方案，支持向量数据库、混合搜索、基于模型的重排序、多向量支持、部署运行NLP模型、集成第三方推理服务、加强RAG隐私和安全等。优化措施包括硬件加速、查询并发、向量量化等。

关键观点3: 未来展望

未来的发展方向包括全新的计算引擎、更强更快更简单的向量引擎、全面的Search AI能力、云原生Serverless化等。同时，文章还提供了一些学习资源和推荐。

文章预览

导读   在当今的信息时代，随着大型语言模型（LLM）如 GPT-4 和检索增强生成（RAG）技术的蓬勃发展，企业在处理和分析海量数据时需要强大的工具来支持复杂搜索和高效数据处理。Elasticsearch 这款领先的搜索引擎通过其全面的搜索功能、向量处理能力、硬件加速、模型应用以及精细化权限控制，为大规模数据处理和检索提供了强有力的支持。本文将聚焦于 RAG 中 R 的部分，介绍 Elasticsearch 如何助力 RAG 应用落地。 主要分为以下几个部分： 1.  搜索需求发展背景 2.  RAG 范式下 Elasticsearch 的落地实现 3.   未来展望 分享嘉宾｜ 朱杰   Elastic中国首席解决方案架构师   编辑整理｜ 陈康 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 搜索需求发展背景 搜索是一件非常复杂的事情，上图中列出了很多搜索相关的技术，每一个名词背后都有着复杂的逻辑和大量的工作 ………………………………