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

小码农叔叔

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2025-06-19 07:03:41

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/148650090?spm=1001.2014.3001.5501

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基于scrapy的分布式搜索引擎

Elasticsearch 9 的语义检索功能通过字段类型、多样化的查询方式以及性能优化，为用户提供了强大而灵活的语义搜索能力。无论是英文还是中文场景，都能找到合适的解决方案。特别是混合搜索和 RRF 技术的引入，使得结合多种搜索技术变得简单高效。对于希望构建下一代搜索应用的开发者，Elasticsearch 9 的语义检索功能无疑提供了坚实的基础，无论是构建简单的语义搜索系统，还是复杂的 RAG 应用，都能从中受益。

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。

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。

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