數據爆炸、多模態融合、實時智能推理的浪潮，正在重塑企業的搜索需求——它們需要的不僅是“找到信息”，還要更快、更準、更智能地理解和響應複雜的業務場景。

一、AI 搜索的背景與趨勢

在 AIGC 技術席捲全球的當下，搜索技術正迎來前所未有的升級窗口。電商平台通過多模態搜索精準理解用户需求，酒旅行業借力智能體 Agent 進行行程規劃與住宿推薦，傳統企業則利用獨有知識庫和 RAG 技術賦能售前售後服務——搜索能力的智能化升級已呈現百花齊放之勢。

然而，繁榮背後挑戰接踵而至：非結構化、多模態數據的語義理解難度陡增，AIGC 時代數據量爆炸式增長，現有業務與 AI 語義搜索的有機融合困難重重，基於 Agent 的搜索調用呈指數級增長，複雜專業搜索系統與 AI 搜索的結合更是充滿技術挑戰。

二、阿里雲 Elasticsearch 的全新進化

面對這些挑戰，阿里雲 Elasticsearch 在過去幾個月裏完成了一系列重要更新，從性能、成本、效果到業務實踐，展現了全新的產品進化，具體架構如下：

性能突破：阿里雲 Elasticsearch 引擎的全面升級

為應對 Agent 和 RAG 對高併發和低延遲的嚴苛要求，阿里雲 Elasticsearch 在 100% 兼容開源 ES 的基礎上，對底層引擎進行了深度定製和優化，將在後續迭代中推出新版 Native ES：

• 強化搜索與寫入性能： Native ES 內核對線程池、熔斷策略等進行了精細調優，提供了更強大的寫入彈性和更穩定的吞吐能力，大幅提升了日誌分析、時序數據等高併發場景的效率。
• QoS 服務質量保障： 內核級的 QoS 限流機制，確保在大查詢或集羣過載時，關鍵業務和索引的穩定性不會受到影響，是企業級應用不可或缺的基石。
• 查詢性能優化： 通過時序查詢剪枝、索引結構優化等自研技術，大幅提升了複雜聚合分析和時序查詢的速度，有效保障了高階檢索場景的性能。

成本優化：存算分離架構的革命性突破

阿里雲 Elasticsearch 的 OpenStore 智能混合存儲 基於 存算分離架構，讓用户無需提前規劃或購買集羣存儲空間，按實際數據量 按量計費，存儲單價相比雲盤 降低約 70%，顯著降低集羣存儲成本。

1. 這一架構突破了傳統冷熱分離的限制：

• 自動根據查詢頻率進行智能分層，無需配置索引生命週期。
• 多副本共享一份數據，不增加額外存儲成本，數據高可用性高達 12 個 9。

2. 在計算資源方面，Indexing Service 提供 超過 10 倍的寫入彈性能力，輕鬆應對寫入流量波動和高峯瓶頸：

• 寫入按實際流量計費，無需按峯值預留資源，避免低峯閒置。
• 高寫入場景下，集羣計算成本可**降低 50%**以上。

3. 在向量檢索領域，阿里雲 ES 引入 二進制量化技術（BBQ）：

• 將浮點向量轉換為高壓縮的二進制表示，內存佔用減少約 95% （相當於 32 倍壓縮），保持高質量召回。
• 查詢性能提升 2~5 倍。

二進制量化技術（BBQ）這項技術在Elasticsearch 8.16 中作為技術預覽版發佈，阿里雲 8.17 版本已經支持，特別適用於處理大規模向量數據的場景，已在金山文檔等多家頭部客户場景中發揮價值。

通過本次升級，不僅使其覆蓋了更廣泛的業務應用場景，還顯著降低了高性能檢索的門檻，為 AI 搜索、實時分析等場景提供了堅實的性能與成本優勢。

效果提升：AI 語義與多模態搜索的深度融合

智能化是當前 AI 搜索的核心競爭力。Elastic 收購 Jina.ai 是今年下半年搜索行業的重大事件之一，它為整個 ES 生態注入了強大的 AI 原生能力。對於阿里雲 Elasticsearch 而言，這意味着我們將能夠提供更強、更全面的模型矩陣，驅動搜索效果的進一步提升：

• 多語言模型增強： Jina.ai 在多語言 Embedding 模型上的優勢，將直接提升 Elasticsearch 在全球化和多語種知識庫中的語義召回精度。
• 高性能 Sparse 稀疏模型： 稀疏表示（Sparse Model）結合稠密向量（Dense Vector），能夠同時兼顧關鍵詞的精準匹配和複雜語義的理解，極大地增強了混合檢索（Hybrid Search）的召回率。
• 多模態搜索能力： 結合前沿的多模態模型，阿里雲 Elasticsearch 將能原生支持“圖文互搜”、“複雜語義理解”等更復雜的 RAG 或 Agent 場景，讓知識檢索不再侷限於文本。

更進一步，阿里雲 ES 基於 Qwen（通義千問）大模型系列，通過 AI 搜索開放平台提供了強大的通用模型能力和靈活的定製化能力。用户可以通過 Inference API 等機制，將這些領先的 Embedding、Rerank 和 LLM 服務直接集成到 ES 讀寫流程中，無需關注複雜的模型部署，即可實現最高級別的 AI 搜索智能化。

業務實踐：行業標杆場景的技術沉澱

場景化配置模板

• 針對不同業務場景，阿里雲 Elasticsearch 提供 默認場景化配置模板功能——所有參數均基於多年生產實踐優化，能夠一鍵應用到集羣。用户可根據需求選擇最優場景模板，從而提升讀寫性能，並避免因配置不當導致的集羣性能下降。

深度搜索與智能整合

• 在全新的 DeepSearch / Deep Research 技術探索中，阿里雲 Elasticsearch 正不斷突破，將複雜的專業搜索系統與 AI 搜索能力深度融合，面向各行業提供更智能、更精準的搜索體驗。

全面升級，迎接 AI 時代

• 通過 性能、成本、效果 三大維度的持續升級，阿里雲 Elasticsearch 在面對數據爆發式增長和多模態數據複雜分析需求時，提供成熟、穩定、可擴展的搜索解決方案，助力各行業客户迎接 AI 時代的搜索挑戰。

在與業界標杆客户的深度合作中，阿里雲 Elasticsearch 形成了覆蓋多行業的成熟技術實踐。無論是 電商平台的商品搜索與推薦、金融行業的風險控制與分析，還是其他行業搜索方案落地，阿里雲 Elasticsearch 都能提供針對性、可落地的解決方案。

三、結尾

阿里雲 Elasticsearch 打通了 雲原生內核優化、RAG 閉環方案、雲原生推理平台 三大能力模塊，實現了從底層到應用的全鏈路升級。此次升級不僅是引擎性能的提升，更是面向 AI 原生時代 的系統化能力重構。未來，阿里雲 Elasticsearch 將持續深化在以下方向的探索與演進：

• 更高效的內核技術： 持續優化自研引擎與混合算力架構，發揮 GPU、向量化、稀疏模型的潛能，提升檢索與寫入的極致性能—— 存算分離、AI 原生引擎與大模型融合的路徑正在重塑搜索基礎設施。
• 搜索智能化演進： 讓搜索真正理解語義與意圖，從關鍵詞匹配走向智能Agent驅動的對話式、生成式搜索——搜索不再只是信息檢索，而是智能認知的入口。

新架構讓搜索引擎從 被動的信息檢索工具 跨越為 面向複雜任務的主動智能解決方案，能夠在多模態、高精度、低延遲的智能檢索場景中，為企業構建真正的 未來搜索中樞。

“未來，請與阿里雲一起，擁抱 AI 原生搜索時代——讓搜索不止於搜索，讓智能驅動業務增長”