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阿里雲AI搜索年度發佈：開啓Agent時代，重構搜索新範式

AI搜索年度發佈——Agentic Search創新、雲原生搜索引擎進化、AI搜索產品融合升級_

年初大模型技術的爆發式發展，使得傳統用户搜索場景被顛覆，據某權威研究機構數據顯示，超58%的美國用户使用 Google 時不再點擊搜索結果，傳統搜索流量逐漸轉向AI驅動工具，這一轉變背後將重構用户搜索的交互邏輯、數據形態與技術架構。

9月26日杭州舉行的雲棲大會AI搜索專場上，阿里雲智能集團計算平台事業部AI搜索負責人邢少敏與產品負責人湯禎捷重磅發佈年度AI搜索技術與產品升級成果。阿里雲搜索技術通過重塑信息交互範式、Agentic Search 架構創新、優化雲原生引擎性能，從傳統“信息匹配”邁向“智能問題解決”的全新時代，成為信息交互的核心範式，助力金山辦公在文檔協作領域實現百萬向量/千 QPS 檢索能力，貨拉拉在物流調度的洪峯壓力下保持核心業務極低延遲，實現了客户業務性能突破與成本優化的雙贏。
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AI搜索：顛覆傳統，重塑信息交互範式

如今，三大核心趨勢正在重塑搜索邊界：

  1. 用户交互升級：用户需求從“找到鏈接”轉向“解決問題”，搜索普惠化加速；
  2. 數據模態進化：文本、圖像、視頻、代碼等多模態混合搜索成為剛需；
  3. 主動智能躍遷：以大模型為核、Agent 為引擎的協同架構，實現跨工具、跨數據源的深度推理。

阿里雲AI搜索通過技術架構與產品生態的全面革新，正推動搜索從“檢索工具”升維為“智能 AI 助手”。
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Agentic Search：AI搜索邁入自主協作時代

演講中邢少敏詳細闡釋了阿里雲AI搜索的核心突破——Agentic Search 架構創新。該架構通過多 Agent 協同、多模態數據處理與任務自主規劃，構建了從“問題提出”到“方案自主生成”的智能閉環。
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其技術優勢體現在：

  • 多模態數據處理：支持文檔、圖像、代碼、視頻等內容的解析、實體抽取與向量化，覆蓋向量引擎、數據庫、知識圖譜等多引擎協同；
  • 自主任務規劃：依託 Qwen3 大模型與短期/長期記憶能力，主 Agent 可動態調用 Code Agent、Browser Agent 等工具，實現複雜問答與多跳推理；
  • 權威測試領先：在 OpenAI 的 BrowseComp 與 Deep Research 評測集中，Agentic Search 檢索與推理能力超越 Gemini、OpenAI 等國際主流方案，複雜任務準確率提升超40%。

此外，阿里雲構建了覆蓋文檔解析、多模態向量化、NL2SQL、重排序的全鏈路 AI 搜索專屬大模型體系，並開放 Qwen3-Plus、DeepSeek 等多模態生成模型，為企業提供定製化智能搜索基座。
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雲原生引擎突破：性能倍增，成本優化

為支撐 AI 搜索的高併發與複雜計算需求，阿里雲發佈面向多場景檢索的雲原生引擎技術升級，實現性能與成本的雙重突破：
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Elasticsearch 高性能檢索引擎：通過 CPU 向量化計算、存算分離架構，複雜查詢性能最高可提升6倍，存儲成本降低50%，支持文本、日誌、向量、時序等混合檢索場景；
向量檢索進化：向量檢索 GPU 加速，基於高性能 GPU 卡的索引構建性能提升13倍，資源成本下降5倍；結合 BBQ 量化技術，內存佔用降低95%，節省20倍機器資源；基於DiskANN技術，低成本支持百億規模向量檢索；
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全模態數據治理：從文檔、數據庫到湖倉的多源數據，通過結構化抽取、實體關係建模，實現非結構化數據到知識圖譜的轉化，為多模態搜索提供實時索引能力。
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產品矩陣融合升級：AI搜索產品的'一橫三縱'

從 Agentic Search 創新，再到基於雲原生引擎突破，向量引擎全面升級，AI搜索全模態數據治理等技術能力深耕，在此次年度產品發佈中，湯禎捷從產品角度分享了三個主題-融合，加速，開箱即用， 將諸多核心領先 AI 搜索能力融合於在 AI 搜索多產品內的落地規劃。打造業內領先的面向 Agentic Search 新時代的'一橫三縱'的 AI 搜索產品矩陣。
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  1. AI搜索開放平台 - 面向人和 Agent 的 Agentic Search 基礎設施。平台方式支撐多個 AI 搜索產品的 AI 原子能力。此為'一橫'。
    提供多模態解析、視頻解析、向量化等全鏈路AI搜索服務，支持API調用與按量計費。

    • 全鏈路搜索開發基礎能力，覆蓋模型微調-模型部署-編排。
    • 搜索鏈路效果測評：內置 Qwen3 大模型與測評工具，助力企業快速構建 RAG、智能問答等應用。

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  2. 檢索分析服務Elasticsearch - 開源企業級AI搜索平台。此為'一縱'。
    Elasticsearch 企業版在多類查詢場景下的性能提升效果顯著，其中文本檢索方面，Terms/DateHist 聚合提升 2.59 倍、Query+Sort 查詢提升 3 倍、MultiTerms 聚合提升 6.83 倍；向量檢索方面，普通向量查詢提升 1.7 倍、帶過濾條件的向量查詢提升 4 倍，全面體現了雲原生架構對檢索效率的顯著增強。

    • 場景增強：支持全文、語義、日誌、向量、時序分析等多場景檢索分析能力。
    • 引擎加速：NativeES 引擎支持檢索性能提升2倍至6倍；檢索存算分離降本50%；向量檢索內存優化20倍。
    • 發佈“企業專屬 Agent 知識庫”，提供一鍵 RAG 解決方案，幫助用户構建安全獨享的專屬知識庫。

    • Elasticsearch Serverless 版實現秒級彈性伸縮，保障安全與穩定性。

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  1. 智能檢索服務OpenSearch - 深度接入AI原生能力的自研AI Native搜索服務。此為'二縱'。

    • LLM智能問答版，集成 DeepSearch/DeepResearch Agent，其 AI+ 專業搜索能力效果領先，支持“答案直出”。
    • 行業算法版 為電商，互聯網等行業領域提供高精度定製AI檢索能力，全面對接AI搜索平台。
    • 向量檢索版，支持多模態數據湖，向量引擎多算法加強(GPU 加速/ RabitQ 量化/ DiskANN 算法），文搜視頻/文搜圖。

    現在起，OpenSearch 不僅是自研搜索服務，更是 AI 原生多模態數據湖搜索。

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  2. 向量檢索服務Milvus版 - AI向量檢索的利器。此為'三縱'。
    全託管服務兼容開源 Milvus，新增秒級彈性伸縮、數據分層存儲功能；

    • 內核性能提升100%，支持百億級數據湖檢索，集成 Milvus Agent 實現智能化交互。

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客户實踐：AI搜索從工具到智能助手，助力用户實現業務增長

阿里雲AI搜索技術落地成效已在頭部客户場景中率先驗證：金山辦公通過 ES 內核級優化實現百萬級文檔秒級響應，攻克高併發檢索瓶頸，並構建冷熱數據自動流轉的"無感運維"體系；貨拉拉依託 ES 重構智能調度系統，成功支撐300+業務應用併發訪問的千萬級 QPS 洪峯壓力，核心業務響應延遲穩定在10ms RT，運維效率提升50%。兩大案例揭示了阿里雲 AI 搜索技術演進的新邏輯：當技術架構深度適配業務特徵，搜索系統正在從"支撐業務"進化為"驅動增長"的核心引擎。

“AI 搜索不僅是在信息獲取領域的技術升級，更是用户檢索分析體驗的躍遷。”

阿里雲 AI 搜索通過 Agentic 架構的智能化、雲原生引擎的高性能與產品生態的開放融合與加速，正推動搜索從“被動響應”走向“主動服務”。未來，隨着大模型、Agent 與雲原生技術的深度協同，AI 搜索將進化為每個人的貼身智能助手，引領人類進入信息無界、交互自然的新紀元。

雲棲大會 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能
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