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当搜索遇上大模型:开发者怎样把传统搜索系统升级成 AI 搜索?

在生成式 AI 已经深入业务的今天,搜索系统的角色正在发生很明显的变化。用户对搜索的期望不再局限于关键词匹配,而是希望系统具备语义理解、多模态处理以及实时推理能力。传统的全文检索依旧是基础,但很难覆盖这些新需求,搜索逐渐成为 AI 应用的核心底座。 Elastic 中国首席布道师刘晓国在 GOTC 2025 全球开源技术峰会的演讲提到了一个更实际的问题:在现有技术栈中,如何用向量搜索、混合搜索、RAG 和 Agentic 技术,构建面向未来的搜索体验。 随着用户行为不断变化,搜索系统面对的挑战和过去已经不一样。词法检索继续发挥作用,但复杂的查询方式需要新的方法。语义搜索、跨模态检索、模型重排序以及 RAG 结构正在成为主流。核心难题集中在两点:系统是否理解用户的真实意图,以及模型是否能访问企业内部的实时数据。向量搜索和混合搜索为这两个问题提供了关键能力。 混合搜索通过结合 BM25、向量相似度和 RRF 这样的排序方法,让语义召回和关键词匹配形成互补,使得结果更稳定。本次分享也对构建搜索系统的流程进行了完整拆解:先加载 embedding 模型,再在数据写入时生成向量,查询时同时使用 ...

近半数亚洲企业将 AI 作为 2026 年战略优先事项

根据 Diligent Institute 与新加坡董事协会(SID)及澳大利亚治理协会(GIA)联合发布的《亚太治理展望 2026》报告,越来越多的亚洲企业正将人工智能(AI)作为未来战略的重中之重。在面对日益加剧的经济和地缘政治不确定性时,近 48% 的治理领导者表示,AI 采用已成为 2026 年的首要战略优先事项。这一比例高于追求增长机会(45%)、管理网络安全风险(39%)和应对地缘政治风险(32%)。 报告显示,57% 的亚洲组织已在其运营的某些领域中引入 AI 技术,而 70% 的企业将数字化转型视为 2026 年最紧迫的董事会议题,紧随其后的是增长策略(68%)。相比之下,只有 9% 的企业将股东活动置于优先位置,13% 的企业关注并购机会,这表明企业更注重内部转型而非外部扩展。然而,随着 AI 采用的加速,组织和董事会面临着一个重要挑战:治理框架未能与技术实施的步伐保持一致。 Diligent Institute 的执行董事多蒂・辛德林格(Dottie Schindlinger)表示:“在 AI 时代,最大的风险不是技术本身,而是由此产生的治理差距。” 她强调,通过培...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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