从互联网发展伊始，搜索技术就绽放出了惊人的社会和经济价值。随着信息社会快速发展，数据呈爆炸式增长，搜索技术通过数据收集与处理，满足信息共享与快速检索的需求。
云搜索服务 ESCloud 是火山引擎提供的 完全托管在线分布式搜索服务 ，兼容 Elasticsearch、Kibana 等软件及常用开源插件。可以提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表，帮助实现一键部署、弹性扩缩、简化运维，快速构建日志分析、信息检索分析等实际业务。
而伴随着 Serverless 的兴起和大势所向，火山引擎 云搜索服务升级云原生新架构 。
云搜索服务云原生版
k-NN，大模型时代下的原生向量搜索和数据库
随着推荐、音视频等新兴领域应用的涌现和对大模型场景的需求，引入多模态搜索来满足更加复杂的搜索需求势在必行。我们在全文检索的基础上 增加向量搜索能力来实现对非结构化数据的分析和检索 。
在向量搜索的场景下，使用机器学习模型生成向量来表示数据对象(文本、图像、音视频等)；向量距离来代表对象间的相似性。常用的向量库使用 ANN 算法在极短时间内完成海量向量的检索。
k-NN 可以作为向量数据库来使用，通过引入先进的向量算法库来构建向量索引，还会将构建好的向量索引持久化到磁盘，索引更加稳定。结合 ESCloud 产品的倒排索引，可以将向量检索和全文检索的能力融合，实现更加强大的混合搜索(Hybrid Search)能力。在 ESCloud 的集群基础上，k-NN 向量数据库可以提供大规模分布式能力，为用户带来可扩展数量级的向量搜索。
场景案例
基于 k-NN 的业务场景主要有以下六大类，目前在字节跳动内部复杂的业务场景中均有所运用：
- 多模态搜索：包括图片搜索，语义搜索，音视频相似性检索等；
- 智能推荐：视频推荐，广告投放推荐，关系推荐，商品推荐等；
- 智能问答：基于 Transformer 的 FAQ，LLM 的领域知识问答，LangChain 集合的生成式QA；
- 数据消重：视频、音频、图片的审核消重，各类素材版权检测；
- 安全风控：欺诈检测，扫黑检测，危险评估，异常检测；
- 其他应用：数据挖掘，数据分析，搜索重排序, 文本搜图。
以文案相似度识别方案为例。
在用户推送文案的场景下，为保证用户体验，需要确保推送文案不会有重复内容，因此对每个推送的内容都会进行相似度识别并消重。每个文案通过 BERT 模型生成 Embedding，在云搜索中检索一次。如果相似度低于阈值，判定为新的文案，会写入 k-NN 向量数据库中，逐渐完善成一个文案库；如果相似度高于阈值，则判定为重复文案，减少推送量。
云搜索服务 ESCloud 兼容 Elasticsearch、Kibana 等软件及常用开源插件，提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表，可以实现一键部署、弹性扩缩、简化运维，快速构建日志分析、信息检索分析等业务能力。
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