使用Elastic和Amazon SageMaker JumpStart的生成式AI
内容提要
本文介绍如何结合Amazon SageMaker JumpStart、Elasticsearch和Hugging Face开源大语言模型，构建基于检索增强生成（RAG）的生成式AI解决方案。该方案通过离线数据摄取和实时查询流程，利用Elasticsearch的向量搜索能力，为企业提供安全、成本效益高的领域特定问答服务，并支持混合搜索以提升结果准确性。
延伸解读
RAG架构的核心价值
本文提出的方案利用RAG（检索增强生成）将企业私有数据与开源大语言模型结合，通过Elasticsearch的向量搜索能力，让模型在回答时能引用最新、最相关的内部文档。这种架构避免了重新训练模型的高昂成本，同时确保输出基于事实，降低了幻觉风险，适合需要处理敏感数据的企业场景。
混合搜索的优势
Elasticsearch同时支持传统的BM25关键词搜索和基于向量的kNN搜索，并可将两者结合为混合搜索。这种设计能兼顾精确匹配和语义理解，提升自然语言查询的准确性。对于包含专业术语或模糊表述的查询，混合搜索往往比单一搜索方式更可靠，是构建企业级问答系统的关键。
安全与成本考量
方案强调在AWS上使用SageMaker JumpStart和Elasticsearch，企业可以控制数据存储和模型推理环境，避免将敏感数据发送到外部API。同时，通过选择开源模型和按需使用资源，企业能有效控制成本。但需注意，任何AI工具的使用都应谨慎处理个人或机密信息，并了解第三方工具的隐私政策。
Q&A
如何结合Elasticsearch和Amazon SageMaker JumpStart构建生成式AI解决方案？
该方案使用检索增强生成（RAG）架构，将企业数据存储在Elasticsearch中，通过离线数据摄取和实时查询流程，利用Elasticsearch的向量搜索能力检索相关文档，再结合Amazon SageMaker JumpStart托管的Hugging Face开源大语言模型生成答案。
Elasticsearch在RAG方案中扮演什么角色？
Elasticsearch作为可扩展的数据存储和向量数据库，提供BM25算法支持的关键词搜索、精确匹配和近似kNN向量搜索，以及混合搜索能力，用于检索与用户查询最相关的文档，为LLM提供上下文。
为什么企业需要结合Elasticsearch和LLM来构建生成式AI？
企业需要在不泄露敏感数据和知识产权的前提下利用生成式AI。通过结合Elasticsearch的检索能力和LLM的生成能力，可以构建安全、成本效益高的领域特定问答系统，确保回答准确且基于最新数据。
该方案支持哪些搜索方式？
支持传统的关键词搜索（BM25算法）、AI就绪的向量搜索（精确匹配和近似kNN），以及混合搜索，以提升结果准确性。
该方案使用了哪些开源组件？
使用了Hugging Face的开源大语言模型、LangChain和Streamlit等开源Python包。
如何开始使用该方案？
可以通过AWS Marketplace免费试用7天，快速在Elastic Cloud上部署，或使用文章提供的示例实现和业务相关数据集进行构建。
