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探索Elasticsearch如何通过向量搜索技术突破传统搜索局限，打造更智能的RAG应用。
核心内容：
1. 智能时代下向量搜索的必要性与应用场景
2. Elasticsearch实现向量搜索的技术原理与最新进展
3. 企业级RAG应用案例与实战经验分享
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
导读 Elasticsearch 目前是世界上最大的搜索引擎，在 ToB 业务中应用广泛，携程、抖音、滴滴等平台的搜索引擎都基于此构建。
1. 智能时代的搜索需求
2. Elasticsearch 向量搜索及最新进展
3. RAG 实现原理
4. 使用 Elasticsearch 在企业搜索中的案例分享
5. 附录信息
分享嘉宾｜刘晓国 Elastic 首席布道师
编辑整理｜王丽燕
内容校对｜郭慧敏
出品社区｜DataFun
01
智能时代的搜索需求
为什么要做向量搜索？当前智能时代的搜索需求已发生变化，传统搜索多基于词汇匹配，比如搜索某个词，若该词不存在则无法得到结果。但向量搜索能突破这一限制，例如“我爱你”和“我喜欢你”语义相近，通过向量搜索可相互匹配；即便是多语言场景，如“I like you”和“I love you”，借助多语言模型生成的向量也能实现跨语言搜索。
过去的搜索需求多集中在全文搜索、结构化搜索等；而未来向量搜索的需求会愈发凸显。
例如，搜索“how to set up Elasticsearch ML”（ML 即 machine learning，机器学习），由于 Elasticsearch 收购了最早使用其构建机器学习工作的 Prelert 公司，理论上搜索“Prelert”应能关联到机器学习相关内容，而“set up”涉及“安装”或“configuration（配置）” 的含义。但传统词汇搜索的结果可能并不精准，比如第一个结果中“up”和“set”分开出现，无法体现“set up”的完整语义；甚至可能出现相反语义的匹配，比如搜索“我不想吃冰淇淋”，却匹配到“我吃冰淇淋”的文档，虽有较高匹配度，但并非用户所需。
语义搜索则能避免这些问题。例如搜索“how to set up Elasticsearch machine learning”，返回的结果会包含“machine learning settings”“set up machine learning features”等高度相关的内容。
向量搜索的应用场景也扩展到了跨模态领域：通过文字描述如“覆盖雪的山”可搜索到对应的图片；在电商平台，上传一张衣服或鞋子的图片，能找到售卖的相似商品。
02
Elasticsearch 向量搜索及最新进展
Elasticsearch 在向量搜索方面有两类向量：dense Vector（密集向量）和 sparse Vector（稀疏向量）。
密集向量会将文字、图片、声音等信息转化为数字向量。以图像为例，向量可通过卷积神经网络生成。例如对一个人的特征进行数字化描述：身高 1.65 米（相较于1.6 米、1.7 米，1.9 米更符合预期）、黑色头发（特定深浅度为最佳）、硕士学历（分值最高，博士可能分值较低），皮肤颜色、眼睛大小等特征，都转化为数字。当把这些特征整合为一个向量进行搜索时，得到最相似的结果，而非传统搜索中通过 “年龄大于 X 且小于 Y” 等条件过滤出的结果。多维向量搜索能同时从多个维度同时进行匹配，即便某一维度（如身高）不完全符合，但若其他维度（如学历、距离）高度匹配，仍可能成为最相近的结果，这是向量搜索的基本原理。
稀疏向量无需微调，通过文字扩充实现语义搜索效果，且速度比密集向量更快。例如“canoe”可扩展与“船只”相关的词汇:“boat”，“hire”可关联“rent（租赁）”，一个词可能扩充到 20 个相关词。基于这些扩充后的词汇，结合传统的 BM25 词汇搜索，即可实现语义搜索，且效率极高。
上图是文本扩展示例，以“droids you're looking for”为例，“droids” 可能关联 “Robot” “Android” “galaxy” 等词，搜索 “do androids dream of electric sheep” 时，每个词都会被扩充，且每个扩充词会被赋予基于统计或学习的分数，最终通过综合分数得出结果，其速度和效率优于密集向量，并且不需要为每个领域进行微调。通过文本扩展，也可以轻松实现语义搜索的目的。
向量搜索的原理分为以下步骤：首先，将文档、图像、声音、视频等通过嵌入模型（embedding model）转化为嵌入向量（embedding），存入 Elasticsearch 数据库；搜索时，使用相同的嵌入模型将查询问题转化为向量，搜索引擎会在向量空间中找出最相近的若干个向量，这是密集向量的工作原理。
向量检索具体实现需两步：一是建立嵌入模型，传入机器学习节点，创建 inference API，通过该 API 将数据转化为向量并存入 Elasticsearch 形成索引；二是搜索时调用 inference API，进行 KNN（最近邻）搜索。
不过这种方式通常不直接用于图像搜索，因为传入机器学习节点的模型有其特定适用范围。目前，若要将图像转化为向量，一般需通过 Python 代码实现，再将生成的向量写入 Elasticsearch 进行存储。我们可通过 eland 工具从 hugging face 等平台获取模型，将其传入 Elasticsearch 的机器学习节点。之后，创建 inference Processor 及对应的 pipeline，即可直接写入文档，完成向量的存储流程。
上图中的 “desc_embedding”，本质上是一个数组。在查询时，存在两种查询方式：一种是传统查询，另一种是 KNN 查询（即向量查询）。将向量填入查询条件中，对索引进行查询，就能得到最相近的结果并返回。按照这种方式，查询需分两步：第一步是计算查询语句（summer clothes）的向量并填入查询条件；第二步是调用查询接口完成查询。
Elasticsearch 在 8.7 及以上版本简化了这一操作，对于全向量索引，只需加入 “query Vector builder” 并直接传入 model _id，一句话即可完成搜索。相较于早期版本，操作流程大幅简化，后续版本也在持续优化，使向量搜索变得更加便捷。
Elasticsearch 支持混合搜索，密集向量的解释性较差，因为神经网络生成的向量难以解释相关性，而传统词汇搜索的相关性（比如是否包含某词）则清晰可见。因此，可将传统的 BM25 文本搜索、稀疏向量搜索及密集向量搜索融合，通过混合打分提高召回率和相关性。
混合打分有两种方式：第一种方式是凸组合（Convex combination），根据应用场景对不同搜索方式赋予权重（如传统搜索 0.9、向量搜索 0.1），比如简单计算公式为“最终分数 = 传统分数 × 权重 1 + 向量分数 × 权重 2”；
第二种方式是 RRF，基于排名而非具体分数计算，通过特定公式可计算出综合分数，该方式支持多路召回，且计算简单。
相似性阈值是一个重要概念，例如，相似性低于 80% 的结果可视为不相关而不返回，在亲子鉴定中类似（95% 以上才可能为真）。在实际应用中，若聊天知识库中已有相似度 99% 的问题已经被问过了，可直接访问本地知识库返回本地结果，无需调用大模型来获取答案（LLM 的访问会产生费用及时延）；若相似度仅 80%，则视为新问题，调用大模型查询。
Elasticsearch 的功能不只是向量存储与搜索，它还能通过机器学习节点传入嵌入模型并生成嵌入向量，同时支持传统文本搜索、位置搜索等，且兼容类 SQL 查询（ESQL），对熟悉 SQL 的用户更友好。
此外，Elasticsearch 是基于 Lucene 构建的原生向量搜索引擎，近期版本在性能优化上有诸多突破：
早期 Elasticsearch 一个分片对应一个线程，现在支持逻辑分段，一个大分片可由多个线程协同处理，且分片间查询可负向通信（如某 segment 的查询距离已短于其他，其他可直接终止进一步的搜索），节省资源与时间。
Elasticsearch 改进后还支持 IO 并发；对稀疏索引的特定字段进行排序优化，查询时可跳过无关范围（如最大值、最小值不在范围内的 segment）；支持快速模式，当多次循环查询的结果差异极小时，可直接终止。
搜索的发展阶段有：
当前搜索更加关注重排序（re-rank）：第一阶段通过 BM25、ANN 密集向量或稀疏向量搜索，得到 100K 至 100W 篇文档；随后通过 mid-stage reranker: Learning to Rank 模型（自行训练）对结果打分并重排序；最后可调用 AI base model 进一步优化重排序, 比如一些厂商提供的重排序接口。若文档数量少，还可通过脚本计算绝对值实现精确打分。这种通过脚步精确计算距离的方法不适合大量文档，因为这种计算非常费算力，但是对少量的文档还是可以的。
“learning to rank” 类似 Excel 表格，相关打 1，不相关打 0，再通过 Xgboost 等工具训练模型，上传至机器学习节点，搜索 rescore 训练模型实现业务相关的重排序，相关详细内容可参考博客文章：https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/140464162
重排序的方法多样：可调用阿里、腾讯等厂商的机器学习节点（依托其 GPU 算力），借助大模型 AI 能力重排序；
支持多级排序，如结合 hugging face 的 reranker、Elastic reranker、coherent 的接口等。
还支持多级检索器（retrievers），融合 KNN、传统词汇搜索、向量搜索等，形成搜索流水线（pipeline）。
对于长文档（如 800 页的书），需进行分块处理，再将每个块转化为向量（像 OpenAI 里 1563 token 或者单纯一维向量小数据无法代表整本书）。
分块需把握合适的粒度，块过大可能导致重点分散，大模型总结时易出现偏差；块过细则可能影响精度。
分块策略包括：
Elasticsearch 最新版本中的“Semantic text”字段可自动处理稀疏向量与密集向量，无需人工区分，且支持自动分块，分块后自动转化为向量，简化操作。
搜索操作很简便：定义“sparse_ embedding” 端点，接入 ELSER、OpenAI 等厂商的模型；定义“semantic text”字段（可同时支持稀疏与密集向量）；写入文档与传统方式一致；搜索时直接使用 query 语句搜索匹配结果。
在 8.18 及以上版本中，可以通过 ESQL 或 DSL 直接去搜索。
Elasticsearch AI 集成了诸多第三方服务（如阿里云），支持向量生成、搜索、重排序（re-rank）、聊天补全（chat completion）等大模型接口。
在 Serverless 架构中，Elasticsearch 实现了“存算分离”：索引数据存入一个节点，搜索任务由搜索层处理，文档数据存储在对象存储中，节点仅需少量硬盘，实时性好，能显著节省成本。
03
RAG 实现原理
如果数据质量不够好，大模型极易产生幻觉，例如询问“2025 年 315 哪些商家被曝光”，若大模型训练数据中无相关信息，可能给出错误答案。
提高大模型准确性的方式有三种：
预训练（Pre-training，需强大资源投入，多数人不具备）；
微调（针对医药、法律等专业领域，但数据集规模不足时效果有限，如仅用“青霉素可治感冒”这一条数据微调，无法改变大模型结论）；
情境学习（通过 RAG 实现可解决幻觉问题，最有效）
RAG 的工作流程为：用户提问后，通过语义搜索或词汇搜索（多路召回）从数据库中获取相关结果；将用户问题与搜索结果一同传入大模型的上下文窗口（context window）；大模型基于这些信息生成答案，避免“幻觉”。
04
使用 Elasticsearch 在企业搜索中的案例分享
另一种 RAG 形式为 Agentic RAG：用户提问后，大模型调用相应工具查询结果，或按顺序调用不同函数，最终完成任务,例如制定从北京到新加坡的旅行计划，包括交通、酒店预订等）。
上图所示询问“Elastic Stack 的最新版本是多少”，DeepSeek 可能回答 8.13（错误），而 OpenAI 会通过搜索网络获取正确答案，其核心在于通过判断现有信息是否满足需求，决定是否调用工具补充信息。
我曾实现过一个案例：无需告知 Elasticsearch 索引信息，直接以自然语言查询，如“从中国到美国的最便宜机票是多少”，系统会自动调用 Kibana 中的 flight 示例索引，返回中文结果 272。
上图案例基于 Elasticsearch MCP Server，通过标准协议整合各组件。
提高查询效果的技巧包括：采用“hypothetical document embedding”（假设文档嵌入），将问题生成符合向量维度（如 1563 维）的文字描述，再与分块文档的向量匹配，可提高召回率；还可生成多个相关问题，将其向量与原始问题向量加权平均后再匹配，效果也会提升。
具体做法可参考文章链接详细描述：
https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/141780767，将问题分块，提取关键词，大模型针对每个块生成 5-10 个相关问题，将这些问题与原始问题均转化为向量，加权后存入 Elasticsearch；搜索时，将问题生成对应的 hypothesis 文档及向量，进行匹配。
混合评分（Hybrid scoring）也是有效方式：对问题中的关键词、短语等进行处理，结合元数据（Meta data）、实体（entity）等信息，为每个文档块生成潜在问题并转化为向量，对关键词短语也生成向量，通过加权得到新向量后存入数据库，搜索时将问题转化为对应的 hypothesis 向量进行匹配，可提升搜索精度与召回率
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