腾讯云联合Elastic构建首个“十亿级向量”RAG应用：统一架构驱动90%降本与搜索提效

克服海量AI搜索的架构复杂性与运维成本瓶颈

在数据与人工智能时代，企业在扩展AI搜索能力时面临着严峻的系统与性能挑战。为了满足亿级用户的实时交互需求，企业通常需要解决以下核心指标的理想与现实差距：

• 突破海量数据规模：系统需要具备处理超10亿（1 billion+）且持续增长的向量数据的能力。
• 优化极限性能指标：必须为超1亿（100M+）活跃用户提供稳定在100毫秒（Sub-100ms）以内的极低延迟。
• 消解系统运维复杂度：企业往往需要管理和调试4个独立且复杂的系统，导致开发与运维效率受限。
• 削减高昂的初始成本：多系统并行与庞大的硬件需求，往往会导致数百万的运维成本支出。

构建云原生的统一RAG架构与双引擎驱动

为应对上述挑战，腾讯云与Elasticsearch联合打造了首个“十亿级向量”的RAG（检索增强生成）应用，通过技术深度融合提供了一站式解决方案：

• 统一的RAG处理链路：将原本分散的系统整合，构建了从文档解析（PDF/Excel等）、分块（Chunking）、向量化（Embedding）、到文本与向量双路召回（Text/Vector Retrieval），再到大模型重排与生成的完整链路。
• Elastic企业版底座：全面拥抱AI Search，提供业界领先的向量模型与重排模型集成，结合云基础设施（包含可搜索快照、LogsDB、Otel等），提供高弹性的底层架构支撑。
• 腾讯云全链路AI生态：无缝接入全链路自研的混元大模型，在高质量内容创作、数理逻辑、代码生成等场景提供卓越的推理能力，并整合了模型部署、NLP、语音识别、OCR等完整AI生态。

释放统一架构与向量检索的量化业务价值

通过统一平台的架构升级与底层数据库的优化，该解决方案在基础设施成本与搜索精度上实现了显著的量化提升：

• 系统整合与极致降本：将原有需管理的4个独立系统精简为1个集成的RAG解决方案；所需服务器数量从400多台断崖式缩减至30台，最终实现超过90%的成本削减（90%+ Cost Reduction）。
• 向量数据库（VDB）性能跃升（数据来源：Elastic Search Labs及客户共识）：
  • 在DB-Engines向量数据库排名中以131.85分位列第一。
  • 查询速度比OpenSearch等传统向量数据库快12倍（12x）。
  • AI模型分析与生成输出的推理速度提升120%。
  • 利用BBQ量化算法（BBQ quantization algorithm），大幅减少95%（-95%）的向量内存占用。
• AI解析与搜索精度强化：腾讯云AI支持复杂文档版面分析与元素排序，使大模型OCR解析准确率提升30%（效果居全国第一）；整体架构的搜索准确率实现了30%的提升。

融合云基础设施与AI搜索生态建立技术护城河

腾讯云与Elastic的战略合作将灵活的搜索能力、数据隐私、极致性能与规模化扩展性相结合。通过将深度的技术专长转化为标准化的云端服务，该联合方案成功解决了大模型应用落地中最困难的业务挑战，为企业提供了具备确定性的AI基础设施。

“在数据和人工智能时代，行业领导者选择Elastic来释放其数据的全部潜力。我们被Gartner和Forrester评为搜索和可观测性领域的领导者，并获得了近50%《财富》500强企业的信任。在此，我们非常荣幸地宣布，腾讯云凭借在使用生成式AI进行创新并取得成功方面的卓越表现，荣获 2025 Elastic卓越创新奖 (2025 Elastic Excellence Award for Innovation)。”

—— Sanjay Kautikrao Deshmukh，Elastic