引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在智能搜索领域的应用日益广泛，为搜索技术带来了革命性的变革。本文将深入探讨大模型驱动下的智能搜索革新之路，分析其核心特点、技术演进及应用场景。
一、大模型驱动智能搜索的核心特点
1. 重构搜索全链路能力
大模型驱动下的智能搜索不再局限于简单的关键词匹配，而是通过自然语言处理（NLP）技术实现问答式交互，拓展了搜索业务场景，如虚拟客服、知识库问答等。
2. 成为信息获取的核心基础设施
大模型作为原生AI应用的重要组成部分，推动了搜索向量检索、语义搜索等基础设施的发展，提高了用户交互体验，并帮助企业高效管理信息。
3. 提升搜索效果
大模型的应用使得搜索效果迈入新境界，用户获取信息的速度和精准度得到显著提升。然而，大模型带来的“幻觉率”问题仍需关注，确保答案准确性成为新的挑战。
二、阿里云AI搜索的演进之路
1. 与Elastic合作构建Elasticsearch引擎
2019年，阿里云与Elastic合作构建Elasticsearch引擎，通过提升运维能力保证客户使用体验。
2. 全面升级AI搜索领域
2023年，阿里云全面升级AI搜索领域，增强向量检索功能，提升竞争力。
3. 自研引擎Havenask
Havenask自2008年起便是一项技术积累，在复杂场景中表现出色，为电商、教育及游戏行业提供个性化方案。
4. 推出一站式的智能问答和多模态功能
2023年，Havenask推出一站式智能问答和多模态功能，标志着国内AI搜索技术的新高度。
三、产品介绍及应用场景
1. 阿里云AI搜索开放平台
作为核心产品，提供可灵活调用的微服务组件，兼容主流开发框架LangChain和LlamaIndex，支持搜索专属大模型、百炼等大模型服务，以及Elasticsearch、Havenask等开源引擎。
2. 高质量的开源引擎生态
阿里云Elasticsearch全面升级至企业版，融入AI搜索开放平台的组件化模型服务，实现传统搜索与RAG之间的无缝衔接，提升开发流程和模型排序效果。
3. 丰富的企业级AI搜索应用
提供LLM智能问答、行业语义搜索、日志检索Severless等六大开箱即用、高性价比的场景化产品方案。
四、总结
大模型驱动下的智能搜索技术正在重塑搜索领域，为企业和用户带来前所未有的价值。阿里云AI搜索通过不断的技术创新和产品迭代，为我国智能搜索领域的发展贡献力量。未来，随着大模型技术的持续进步，智能搜索将在更多领域发挥重要作用。