【AI大模型】Elasticsearch9 + 通义大模型实现语义检索操作详解

逆风飞翔的小叔

大数据领域新星创作者

2025-06-16 21:55:16

【AI大模型】Elasticsearch9 + 通义大模型实现语义检索操作详解-CSDN博客

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基于scrapy的分布式搜索引擎

Elasticsearch 的向量检索是一种强大的技术，适用于处理高维向量数据的相似性搜索。通过将文本、图像等数据转换为向量，并结合高效的相似度计算，可以实现语义搜索、图像搜索、推荐系统等复杂场景。掌握向量检索的原理和使用方法，可以帮助开发者构建更智能的搜索应用。

大模型RAG检索增强生成技术使用详解

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成为大型语言模型（LLM）应用的重要架构，通过结合外部知识库来增强模型的回答能力，特别是在处理专业领域知识、最新信息或企业私有数据时。本报告将系统梳理使用 Elasticsearch（ES）作为向量数据库实现 RAG 系统的优缺点，与传统向量数据库及其他存储解决方案的对比，以及基于 Deepseek V3 和 Qwen2.5 大模型的实现方案。多层图结构：HNSW 构建一个多层的图结构，顶层包含少量节点，底层包含所有节点。

详解RAG技术：大模型时代让AI更懂你的智能知识引擎 -流程、优化、扩展 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是人工智能领域的突破性技术，通过结合信息检索与文本生成的优势，有效解决了传统大模型的知识滞后和幻觉问题。其核心原理是：当接收到用户提问时，系统首先从结构化/非结构化知识库中检索相关文档片段，再将检索结果与原始问题共同输入大语言模型，生成更准确、更可靠的回答。

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