01-Elastic 向量搜索及 构建 RAG 应用 - 刘晓国 线上 20241128

在AI时代，传统的全文搜索技术已经无法满足用户日益复杂和混合型的搜索需求。结构化搜索曾经是满足过去用户需求的有效手段，但如今，用户的需求已经转向了包含语义理解的复杂混合搜索。这就是为什么向量搜索变得如此重要。向量搜索是一种利用向量相似度来实现快速精确匹配的技术，它能够捕捉到文本或数据的深层语义信息，因此在处理自然语言处理（NLP）和图像识别等任务时尤为关键。 向量搜索的基础是对向量相似度的理解。向量是数学中的一个基本概念，可以简单理解为一种多维空间中的点，每个维度代表一个特征。在文本处理中，向量可用于表示单词、句子或文档。例如，通过词嵌入技术如Word2Vec或BERT，文本可以被转换为密集的数值向量，这些向量捕捉了词与词之间的语义关系。这使得相似的文本在向量空间中彼此接近，从而可以通过计算向量间的距离来判断它们之间的语义相似度。 Elasticsearch，作为Elastic Stack的核心组件，是一个广泛使用的开源搜索引擎，支持全文搜索和复杂查询。随着用户需求的发展，Elasticsearch也在不断发展，其6.x版本之后开始支持基于向量的搜索功能。这种功能对于执行语义搜索尤其重要，它超越了传统的文本匹配，允许搜索结果不仅基于关键字，而是结合上下文意图进行匹配。 在构建RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用方面，Elasticsearch同样发挥着重要作用。RAG是一种新型的检索增强生成模型，它结合了检索系统和生成模型的优点，使得搜索和生成回答的效率更高、更准确。RAG通过检索相关的文档或数据，并将其作为上下文与生成模型一起使用，从而改进生成的回答质量。 为了实现向量搜索，Elasticsearch引入了向量评分机制，允许在搜索过程中使用向量作为输入，并计算查询向量与索引中向量的相似度得分。对于图像搜索，Elasticsearch支持通过图像特征向量来找到相似的图片，这一过程称为图片相似度搜索。这使得用户可以通过上传一张图片，找到在视觉特征上相似的图片，进而实现语义搜索的视觉化表达。 向量搜索是AI时代解决复杂搜索需求的重要工具，它使搜索引擎能够更好地理解和满足用户查询的真实意图。Elasticsearch作为实现向量搜索的平台之一，通过其向量数据库和强大的查询功能，为构建高级的RAG应用提供了可能。这些技术的结合，推动了搜索引擎从结构化搜索向更加智能和语义化的方向发展。