引言
信息化技术的飞速发展，使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
然而，集文本搜索➕向量检索➕AI能力于一身，且成熟稳定、值得信赖的云端搜索引擎，在业内屈指可数，腾讯云大数据Elasticsearch Service近期首发上线的ES 8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强与向量检索能力，支持在端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成，10亿级向量检索平均响应延迟控制在毫秒级，助力客户实现由AI驱动的高级搜索能力，为搜索与分析带来全新的前沿体验。
结合AI 的最佳实践和 Elastic 的文本搜索，Elasticsearch为开发人员提供了一整套将复杂的检索算法与大型语言模型（LLM）集成的能力。其特性参考如下：
开发人员可在 Elastic 中管理和使用自己的transformer 模型来完成各种自然语言处理任务，以适应特定的业务场景。
使用 Elastic 训练的开箱即用的 Learned Sparse Encoder机器学习模型来优化搜索，可在各种领域提供更好相关性、语义化的搜索。
通过 API与大语言模型集成(如 OpenAl的 GPT- 3和 4)，从Elasticsearch数据源中提取摘要。
通过强大的自然语言处理能力，处理各种NLP任务和模型，使得搜索结果更加符合自然语言的语义。
与第三方工具如LangChain集成，帮助用户构建复杂的数据管道和生成式AI应用程序。
企业可以将腾讯云ES作为向量数据库使用，有效地创建、存储和搜索密集向量，为用户提供更加智能的搜索功能。例如，企业可在腾讯云ES上传自定义大数据模型来做Embedding，如词嵌入模型（Word Embeddings）或深度学习模型（如BERT），在读写过程中实时将图片、文本等数据转换为向量，然后存入Elasticsearch构建索引并进行相似度召回。同时，在召回后，可选择将TOP结果传入LLM大语言模型(如GPT、混元) 等，对信息进行对话式结果整合，最终返回给用户，实现对话式搜索。相关特性参考如下：
1）提供图索引，通过HNSW实现高效的最近邻搜索。
2）支持端到端的向量生成、向量索引、向量相似性比较，无需额外的平台进行向量推理。
3）一体化的搜索体验：多路召回混合打分、Faceting聚合分析能力、基于角色的访问控制。
4）提供向量类型，将向量存储为字节而不是浮点，同时，应用主成分分析PCA等方法降低向量维度，节省存储空间。
5）持续优化的向量索引和查询性能。
Elasticsearch 8.8.1版本使用最新的Reciprocal Rank Fusion (RRF) 混合排序算法，可同时支持全文检索和向量搜索，让开发人员更好地优化Al搜索引擎，实现语义和关键字的组合查询。
以使用腾讯云ES的某知名新媒体网站客户为例，客户通过腾讯云ES提供的强大搜索能力，实现文本搜索+向量搜索的混合搜索，精准的对用户上传的图文内容进行违规检测，进而降低业务风险。其相关实现如下：
1）相关数据通过自定义的模型进行Embedding之后，转换成向量，存储在索引里面。
2）APP的用户用户发表评论或者上传文章等操作，相关数据将实时的进行Embbdding，并与索引内的向量进行相似性比对，结合文本搜索能力，实现多路召回。
3）如相关内容涉嫌违规，将会被驳回，并予以警告。