当前，数据已成为推动经济社会发展的新型生产要素。而在新兴技术广泛应用之际，文本、图片、视频等非结构化数据激增，如何管理并成功转化海量非结构化数据中的应用价值，成为企业构建竞争优势、推动业务发展的重要手段。向量数据库作为新兴数据库，能够对非结构化数据进行实时处理与信息检索，因此成为企业搜索和推荐场景中的重要工具，其应用范围也逐渐从互联网领域向泛政府、金融、制造等领域扩展。

作为国内头部云服务商，移动云不仅能够为用户提供安全、智慧的云计算产品及服务，同时还积极推动数据库技术发展及产品创新。在AI大模型快速落地之际，移动云一方面联合中国信通院发布了国内首个向量数据库技术标准，另一方面基于Elasticsearch搜索引擎打造出完备的向量数据库能力，旨在助力企业提升数据处理效率、优化AI应用性能，以“数智”动能实现高质量发展。

打造向量数据库，全面升级用户数据管理效能

对于众多企业而言，数据库已成为存储、管理数据的主要手段。但传统数据库受模式设计、产品性能等因素制约，查询语法、查询方式和支持的数据类型较为有限，且执行查询操作时存在较高延迟，因此难以满足企业日益提升的综合检索分析需求。而移动云Elasticsearch是一款基于开源Elasticsearch搜索引擎打造的高可用、可伸缩的云端全托管搜索服务，能够通过倒排索引及并行处理能力助力用户快速对海量数据进行存储、全文检索、统计分析等操作，同时该服务能够提供同城跨可用区容灾部署，因此能够以99．95％高可用性保障数据安全。

功能方面，移动云Elasticsearch可提供向量检索版和标准开源版两种实例类型。其向量检索版能够提供HNSW（高召回率）与LSH（低延迟）等多种向量索引算法，支持高达百亿级的向量检索规模，并将延迟控制在2秒内。同时，该服务响应时间低至毫秒级，可实现写入即可查询的便捷操作，能够大幅提升用户检索体验。基于Elasticsearch向量检索版服务，用户可实现完备的向量数据库能力，以全文搜索、向量搜索、混合搜索以及数据分析等功能全面提升数据管理效能，深度激活数据价值。

构建知识问答系统，为企业大模型应用提供“外置大脑”

随着大语言模型的陆续落地，其能够通过流畅的自然语言理解和生成能力快速理解并处理用户问题。但在实际应用中，由于大模型训练成本极高，无法频繁更新，因此其处理问题的准确率与实时性依旧存在较大提升空间。正因如此，众多企业在生成式AI应用开发过程中，希望通过搭建RAG架构，使生成内容更加准确合理，从而为企业数据智能化发展提供有力支持。

为提升大语言模型精度，加速其在各行各业实际应用脚步，移动云通过深度融合DeepSeek等通用大模型，以“Elasticsearch×DeepSeek”实现了向量数据库与RAG技术的有机结合，并通过搭建知识问答系统，为企业大语言模型打造了“外置大脑”。基于Elasticsearch向量检索版，用户通过“向量数据库准备—企业私域知识库向量化、写入—用户提问数据向量化、检索—DeepSeek交互整合”简单操作，十分钟即可构建出AI问答助手，从而能够实现知识精准检索和解答高效生成，提升大语言模型的质量和性能。

凭借一站式快速搭建RAG应用能力，移动云Elasticsearch向量检索版既可以搭配大语言模型使用，助力企业构建专属知识库；还可实现对用户行为特征的向量化存储，并基于用户特征进行相似度计算，实现近似搜索功能；同时该服务还能识别出不同模态数据之间的语义关联，进而实现跨模态信息检索。因此，该服务可广泛应用于电商个性化推荐、安防视频检索、医疗与基因研究、自动驾驶与智慧交通等海量场景之中。此外，凭借该服务，移动云还对智算平台模型训推、搜索增强和模型微调等功能进行了优化，进一步提升了自身智算服务的性能和效率。

相关数据显示，到2027年，经济社会产生的数据中至少90％将会是非结构化数据，因此向量数据库也将长期成为企业数据管理的核心手段。而移动云将持续对Elasticsearch进行优化升级，并通过与自身智算服务进一步融合，以更加便捷、完备、可靠的数据处理服务，助力千行百业高效实现数据价值转化。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

责任编辑：kj005

文章投诉热线:157 3889 8464  投诉邮箱:7983347 16@qq.com