基于OpenSearch向量检索版+大模型，搭建对话式搜索的方案对话式搜索，作为大语言模型时代的新兴技术，正逐步改变企业搜索服务的面貌。通过结合OpenSearch向量检索版与大模型，企业可以构建出高效、精准且具备逻辑推理能力的对话式搜索服务。以下是对该方案的详细阐述：一、方案背景随着大语言模型的快速发展，其强大的逻辑推理和对话能力为搜索服务带来了革新。然而，直接使用大语言模型处理垂直专业领域问题时，由于世界知识中不包含企业专属数据，结果往往不准确。因此，需要寻求一种结合方案，将大语言模型与向量检索技术相结合，以实现基于企业数据的对话式搜索。二、方案概述本方案基于OpenSearch向量检索版，结合大模型，构建垂直领域对话式搜索服务。通过将企业数据和对话交互信息进行向量特征提取，存入向量检索引擎构建索引并进行相似度召回，然后将召回结果传入大语言模型进行对话式结果整合，最终返回给客户。三、方案优势高性能：OpenSearch向量检索版支持千亿数据毫秒级响应，实时数据更新秒级可见，性能优于开源向量搜索引擎数倍。低成本：采用多种方式优化存储成本，减少资源消耗，如数据压缩、精细索引结构设计、非全内存加载等。丰富的向量检索能力：支持多种向量检索算法，如HNSW、QC、Linear等，以及标签、文本倒排索引、向量索引的混合检索。海量数据支持：支持大规模向量快速导入与索引构建，数据动态更新、即增即查、自动索引重建，以及数据水平扩展。灵活搭建：使用客户业务数据而非公开数据进行内容生成，输出结果更加稳定、可靠。同时，既能返回对话式检索结果，也能作为传统检索返回TOP结果，更灵活应对各种业务场景。四、方案实施步骤开通阿里云账号并创建AK和SK：首次使用阿里云需先创建访问密钥（AK和SK），用于后续API调用和数据访问。准备向量数据：产品支持MaxCompute数据源、API数据源等，需提前准备向量数据。后续产品将集成文本embedding服务，可关注产品更新公告。购买并配置OpenSearch向量检索版实例：购买实例后，系统自动部署空集群。需配置数据源、索引结构，并进行索引重建，完成向量数据导入与索引构建。测试向量搜索效果：在控制台查询测试页面或通过API/SDK进行向量搜索效果测试，确保数据导入和索引构建正确。下载并配置大模型结合工具：下载OpenSearch大模型结合工具，并配置大模型相关信息。用户可通过简单调整结合工具代码，自行选择第三方大模型结合使用。启动对话式搜索服务：完成以上配置后，即可启动对话式搜索服务，开始为客户提供基于企业数据的对话式搜索体验。五、方案效果展示以下图为例，展示了将OpenSearch产品文档作为业务数据，使用本方案构建的对话式搜索效果。用户可以通过自然语言提问，系统能够快速返回相关文档和答案，提高搜索效率和用户体验。六、总结基于OpenSearch向量检索版+大模型的对话式搜索方案，为企业提供了高效、精准且具备逻辑推理能力的搜索服务。通过结合向量检索技术和大语言模型，实现了基于企业数据的对话式搜索，提高了搜索效率和用户体验。同时，该方案还具备高性能、低成本、丰富的向量检索能力和海量数据支持等优势，可灵活搭建企业专属的对话式搜索服务。