01-AI 驱动 - 搜索的未来 - 刘晓国 上海 20250222

内容概要：本文探讨了AI驱动的未来搜索技术，特别是通过Elasticsearch实现的向量搜索和语义搜索。首先介绍了为何需要向量搜索及其基本概念，随后深入讲解了Elasticsearch中的向量搜索实现细节、向量相似度测量方法，以及如何整合图像和文本搜索。接着，描述了向量和经典搜索混合的方法，强调了RAG（检索增强生成）的作用。最后，文章讨论了Elasticsearch在硬件加速方面的进步及未来的发展方向，如稀疏向量搜索和学习排序等新技术的应用。 适合人群：熟悉搜索引擎和机器学习的基础知识的技术爱好者和专业工程师。 使用场景及目标：帮助开发者理解和掌握最新的AI驱动搜索技术，包括搭建高效能的语义和向量搜索系统，以及优化搜索结果的相关性和速度。同时，探索将这些先进技术应用于实际项目中解决具体业务问题的可能性。 其他说明：文中提供了许多具体的示例，如基于变压器模型的文字向量表示，图片相似度查找实例，并展示了使用Elastic Stack实现复杂混合搜索的实际操作。还涉及到一些高级特性，如KNN查询、ELSER模型训练、以及Retriever API的设计原理。