OpenSearch：AI搜尋開放平台介紹

AI搜尋開放平台圍繞智能搜尋及RAG情境，將AI搜尋鏈路中用到的演算法服務以組件化形式提供，內建文檔解析、文檔切片、文本向量化、查詢分析、召回、排序、效果評估以及LLM模型服務，開發人員根據自身情況靈活選擇元件服務進行搜尋業務開發。

產品能力

文檔解析服務

支援文檔、圖片分鐘級解析，針對PDF、DOC、HTML、TXT等文檔，能夠區分多種版式，從非結構化文檔中提取出標題、分段等邏輯層級結構，以及文本、表格、圖片、代碼等資訊，去除頁首、頁尾、識別上標、下標等資訊，以結構化的格式輸出。

圖片解析服務

針對架構圖、分析圖表等圖片資料，提供圖片內容理解服務，可基於多模態大模型對圖片內容進行解析理解以及文字識別，也可基於OCR能力對圖片文字進行識別，將文字資訊提取出來，用於圖片檢索及問答等情境。

文檔切片服務

提供通用文檔切片服務，可基於文檔語義、段落結構以及指定規則進行切分，以便提升後續文檔處理及檢索效率，輸出的切片樹可在檢索召回時進行上下文補全。

多語言向量模型

• 文本向量化提供將文本資料轉化為稠密向量形式表達的服務，支援多款不同語言、輸入長度、輸出維度文本向量模型，可用於資訊檢索、文本分類、相似性比較等情境。

• 文本稀疏向量化提供將文本資料轉化為稀疏向量形式表達的服務，稀疏向量儲存空間更小，常用於表達關鍵詞和詞頻資訊，可與稠密向量搭配進行混合檢索，提升最終檢索效果。

• 向量微調服務提供向量模型調優服務，可通過定製訓練向量降維模型，在不帶來過多檢索效果損失的情況下，輔助將高維度向量降低維度，以便提升性價比。

查詢分析服務

提供Query內容分析服務，基於大語言模型及NLP能力，可對使用者輸入的查詢內容進行意圖識別、相似問題擴充、NL2SQL處理等，有效提升RAG情境中檢索問答效果。

搜尋引擎

提供向量檢索、文本檢索引擎，可進行向量&常值內容儲存、構建索引、以及線上向量&文本檢索，開通引擎服務後，可與AI搜尋開放平台豐富的API服務組合使用。

排序服務

提供Query及DOC的相關性排序服務，在RAG及搜尋情境中，可通過排序服務找到相關性更高的內容並依次返回，引入排序服務可有效提升檢索及大模型產生的準確率。

大模型內容產生服務

提供多種大語言模型服務，包含Qwen3-235B-A22B模型、QwQ深度思考模型、DeepSeek全系模型（含R1/V3及7B/14B蒸餾版本）、通義系列通義千問Turbo、通義千問Plus、通義千問Max大模型。同時內建OpenSearch-通義千問-Turbo大模型，該模型以qwen-turbo大規模語言模型為模型底座，進行有監督的模型微調強化RAG檢索增強能力，降低模型幻覺率。

產品優勢

• 豐富的AI搜尋能力：依託領先的模型底座訓練AI搜尋專屬模型，內建搜尋及RAG情境全鏈路組件化服務。

• 靈活的調用方式：通過API、SDK調用服務，方便開發人員、企業客戶及ISV技術人員將部分或全鏈路AI搜尋服務整合到自身業務鏈路中。

• 開箱即用：開通後即可靈活調用全量服務。

• 最佳實務：基於OpenSearch多年在智能搜尋、RAG領域的沉澱，內建多種AI搜尋最佳實務，可快速搭建更加適配業務需求的搜尋鏈路。

應用情境

藉助AI搜尋開放平台，您可以：