讓 RAG 更快、更準：Elasticsearch + Vectorize 的關鍵突破
你知道嗎？Elastic 現已將 Vectorize 模組整合至 Elasticsearch 向量資料庫中。
這項強強聯手的組合，簡化了 Retrieval Augmented Generation（RAG）工作流程，也助力 AI 工程師更快更準確地開發應用。
Elasticsearch 向量資料庫提供快速且高效的即時向量資料搜尋與檢索，是打造 RAG 應用的理想資料庫。Vectorize 的 RAG 工作流程能擷取並轉換非結構化資料，將向量搜尋索引載入資料庫，並自動維護索引的最新狀態，確保大型語言模型（LLM）隨時取得最新資訊。
透過自動化 RAG 流程，讓你可以專心打造穩健、精準且具可靠性的 AI 應用。
準備 RAG 資料：從擷取到向量嵌入
為生成式 AI 應用建立一個能提供高關聯性的向量索引，往往需要投入大量時間與心力。
在非結構化資料進入向量資料庫前，開發者需先處理繁複的前處理工作，包括資料擷取、清洗與格式轉換，這些步驟既耗時又容易出錯。
此外，還必須根據資料特性選擇合適的 embedding 模型與切分策略（chunking strategy），通常需要多次實驗與調整。若處理不當，將大幅影響最終生成的文字向量品質，進而降低 RAG 回應的準確度。
這些繁瑣的資料處理流程，不只增加維運負擔，也壓縮了開發團隊真正用在應用開發與模型優化的時間。
簡化準確且可投入生產的 RAG 工作流程
Vectorize 能協助你自動化從資料擷取到向量搜尋索引優化與維護的所有步驟，確保索引始終保持最佳狀態與高準確度。
Vectorize 的 RAG 評估工具能夠以量化方式評估向量化策略，幫助你在建置 RAG 工作流程前，找出最適合的做法。你可以比較不同的 embedding 模型與資料切分策略在你的數據上的表現，並透過 NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain，標準化折扣累積增益）和相關性分數等指標進行分析。
Vectorize 的評估功能大幅加速找出最具相關性且能產生最高準確回應的策略，讓你能依據實際數據指標，而非憑經驗猜測，自信地建置 RAG 工作流程。
建置準確且可靠的工作流程
Vectorize 與 Elasticsearch 向量資料庫的整合，讓 AI 工程師能迅速建立穩定的 RAG 工作流程，將更多時間專注在應用開發，而非資料前處理與向量化策略的選擇。
Elastic 的向量搜尋與混合搜尋功能，提供強大工具來搜尋與分析大量資料。它同時支援結構化與非結構化資料，適合各種生成式 AI 模型的實務需求。Elastic 的語意搜尋能提升對上下文的理解，帶來更精準且相關性更高的 AI 生成回應。
這些功能在需要特定知識的應用場景中特別有用，例如個人化推薦、產品搜尋，以及根據使用者行為進行的對話等多種情境。
結合 Elastic 的 AI 搜尋應用開發工具與 Vectorize 的智能自動化和量化數據驅動方法，讓 AI 工程師能以更快速度、無可比擬的準確度，建置並交付可投入生產的 RAG 工作流程。
開始使用 Elastic Cloud 與 Vectorize
準備好簡化你的 AI 工作流程了嗎？利用 Elasticsearch 向量資料庫，搭配 Vectorize 建立 RAG 工作流程，讓你更輕鬆地在生產環境部署高效能且準確的 RAG 應用。
本文翻譯自：https://www.elastic.co/blog/optimize-rag-workflows-elasticsearch-vectorize
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