解读阿里云搜索开发工作台如何快速搭建AI语义搜索及RAG链路
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随着AIGC技术的快速发展,用户获取信息的方式也随之改变,AI+搜索的融合也为企业带来更多的机遇。阿里云搜索开发工作台围绕智能搜索及RAG领域,为企业及开发者提供优质的组件化模型及搜索服务,可灵活搭建AI搜索业务。阿里云搜索开发工作台内置数据处理、查询分析、排序、效果测评、大模型等服务,结合阿里云搜索引擎及开源引擎,可灵活打造AI语义搜索及RAG链路。
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产品优势- 丰富的AI搜索能力:依托领先的模型底座训练AI搜索专属模型,内置搜索及RAG场景全链路组件化服务。
- 灵活的调用方式:通过API、SDK调用服务,方便开发者、企业客户及ISV技术人员将部分或全链路AI搜索服务集成到自身业务链路中。
- 开箱即用:开通后即可灵活调用全量服务。
- 最佳实践:基于OpenSearch多年在智能搜索、RAG领域的沉淀,内置多种AI搜索最佳实践,可快速搭建更加适配业务需求的搜索链路。
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产品能力阿里云搜索开发工作台通过提供离线数据处理模型,以及在线查询理解、重排、大模型等服务,帮助搜索业务提升场景化效果。1. 文档图片解析服务
面对纷杂的文档数据,如何准确解析不同格式的文档,是搜索业务的前提,也是影响搜索效果的核心因素。2. 文档切片服务
构建AI语义搜索及RAG链路时,需要依赖于LLM大语言模型或向量表示等模型,目前模型对于数据的处理均有一定的长度要求,如何在有限长度内保障文档的质量也是重要的课题。3. 多语言向量模型服务
完成文档解析及切分后,可使用向量模型得到向量表示进行后续的检索,使用向量检索时向量化模型流量会远高于其他模型服务,如何在参数量更少的模型基础上,达到参数量更高一级模型的效果,实现性价比更高的向量模型服务同样重要。4. 查询分析服务
当用户进行搜索查询时,能否理解用户查询意图,检索到更相关的内容是在线查询阶段的关键。5. 召回排序服务
理解用户查询内容后,将进行精准的检索,如何提升检索效果,将直接影响搜索业务整体的效果。经实践研究发现,混合检索的方式可以进一步提升搜索效果,使用稠密向量(Dense Vector)来解决模糊语义匹配的问题,使用稀疏向量来解决精准关键词匹配的问题。6. 大模型服务
使用检索增强后的信息组成Prompt并调用大模型,可有效提升大模型生成的效果。04
场景实践效果基于搜索开发平台的组件化服务,可快速搭建语义搜索及RAG链路。以客户知识库问答RAG场景实践为例,客户全链路效果随着使用能力的增加而快速提升,最终问题解决率可达到87%。
产品使用
- 开通阿里云搜索开发工作台服务,详情请参见开通服务:https://x.sm.cn/FYYDgvp
- 通过API/SDK调用服务时,需要获取API鉴权密钥信息,详情请参见管理API-KEY:https://x.sm.cn/GNvHz5o
- 调用API/SDK服务体验,详情请参见服务详情,如需使用OpenAI SDK调用,可参见兼容OpenAI SDK服务:https://x.sm.cn/MnAR9R
posted on 2025-02-26 21:42 ExplorerMan 阅读(9) 评论(0) 编辑 收藏 举报
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