02-腾讯云 ES 在 AI 场景中的应用与研究 - 刘忠奇，武汉，2024.03.30

简介：
本演讲将探讨腾讯云ES在AI领域的前沿应用和深入研究，涵盖技术挑战、解决方案及未来趋势。由刘忠奇先生于2024年3月30日在武汉分享。 ### 腾讯云 ES 结合 AI 场景的实践与探索 #### 一、腾讯云 ES 混合搜索实战演练 腾讯云 Elasticsearch (ES) 的混合搜索方案结合了传统文本搜索与向量搜索的优点，提供了一站式的高效解决方案。该方案支持多种类型的查询，包括但不限于文本和地理信息，并提供了强大的摄取工具如网络爬虫、连接器、Beats、Agent 和 API 框架等。 - **向量混合搜索**：这一特性允许用户在单一查询中同时使用文本、密集向量和稀疏向量进行搜索。这不仅提高了搜索的相关性和准确性，还简化了系统架构。 - **嵌入模型的选择与灵活性**：支持内置的向量化模型，并且可以上传自定义或第三方模型，以适应不同应用场景的需求。 - **过滤与切片**：提供复杂的过滤逻辑来更精确地定位所需数据。 - **自动补全功能**：通过自动补全提高用户体验。 - **优化的数据类型支持**：针对文本和地理数据进行了优化处理，确保有效利用这些数据。 - **摄取工具的多样性**：提供了多种工具以适应不同来源的数据摄入需求。 - **搜索分析与安全性**：包含开箱即用的训练模型，并提供文档级别的安全控制功能。 - **本地云混合存储和搜索选项**：根据具体需要选择最适合的存储方式，确保灵活性和效率。 - **超越传统向量数据库的功能**：除了基本的向量数据库特性外，Elasticsearch 还提供了范围聚合等额外功能，使其成为一站式的高效解决方案。 #### 二、AI 在诊断专家领域的探索 LLMOps 是将大型语言模型应用于诊断专家领域的一种实践。通过这种方式，AI 可以帮助理解和解释复杂的系统行为，并为开发者和运维人员提供技术支持。例如，询问 GPT-4 关于 Elasticsearch 和 Lucene 的版本信息可以帮助解决历史技术问题。 - **源码级理解能力**：AI 模型能够深入分析开源项目的代码结构，从而给出准确的技术建议和支持。 - **问题解答功能**：可以回答关于软件版本和技术细节的问题，帮助用户更好地了解软件的状态和发展方向。 #### 三、腾讯云 ES 8.11.3 版本 AI 功能解读 腾讯云 Elasticsearch 8.11.3 引入了一系列新的 AI 能力，进一步增强了其作为企业级搜索解决方案的功能。 - **模型上传与管理**：支持直接将预训练的模型上传至系统，并通过 API 接口调用。 - **ES 管道定义**：用户可以自定义 ES 管道来自动化向量生成、存储和检索过程。 - **模板定义功能**：可以通过定义模板快速部署和配置系统，提高效率。 - **文档级向量化处理**：支持对文本进行文档级别的向量化处理，并与索引一起查询。 - **语义搜索能力**：即使输入的关键字不完全匹配也能找到相关的文档，通过语义搜索实现这一目标。 - **混合搜索与 RAG 功能**：结合文本和向量检索技术，提供更高级别的检索功能如相关性反馈融合 (RRF) 和学习对排名 (LTR) 的排序方法。 - **大规模向量支持**：能够处理超过十亿级规模的向量数据查询需求，满足大数据应用的要求。 - **高性能与稳定性保障**：采用自研内存熔断限流策略来应对高并发和大数据量场景下的挑战，确保系统的稳定运行。 - **成本效益优化**：通过多种压缩算法降低存储成本。 - **简化运维操作**：基于独立架构实现向量生成功能，减少维护复杂度。 #### 总结 腾讯云 ES 在结合 AI 技术方面取得了显著进展。无论是混合搜索技术的应用还是借助 AI 诊断专家提升问题解决效率，都为企业提供了更加高效、智能的服务方案。随着技术的不断发展，未来将会出现更多创新应用场景，推动搜索引擎技术迈向更高水平。