作者：Chris Blaisure

我们很高兴与大家分享 Elastic Support Hub 最近的增强功能：它现在由语义搜索提供支持！

但在我们更详细地了解对 Elastic Support Hub 所做的更改及其对客户的影响之前，我们需要花点时间解释语义搜索的概念，这一点很重要。 从本质上讲，语义搜索是一种使用人工智能返回更相关的搜索结果的搜索方法。 观看这个解释这个概念的图片：

如上所示，语义搜索将用户搜索内容的意图与可用内容而不是单词相匹配。 你可以在我们的博客 Elastic Learned Sparse Encoder 简介：Elastic 用于语义搜索的 AI 模型中了解有关其背后 AI 的更多信息。 本博客的其余部分讲述了有关将 Elastic Support Hub 迁移到语义搜索的故事。

我们为什么要做出这样的改变？

如今所有科技新闻似乎都与大型语言模型和生成式人工智能有关。 Elastic 凭借其向量数据库功能和内置自然语言模型处于领先地位。 我们应该在与我们的产品相同的前沿上构建我们的支持应用程序，这是有道理的。 通过现在进行这一更改，我们可以向我们的产品开发团队提供反馈，并使产品对每个人来说都更好。

配置语义搜索的最大收获

与大多数新技术创新一样，它需要拆除、替换旧代码，并可能更新底层架构。 我们的内部应用程序开发团队直面这些挑战，现在我们可以更好地迭代 Elasticsearch 的任何新功能。 从我们团队的角度来看，设置过程中有两个突出的重要特征：

1. 考虑到 ELSER（Elastic 用于语义搜索的专有转换器模型）是 Elasticsearch (8.8) 中相对较新的功能，我们的开发团队很高兴看到引导式 UI 体验，使 Elasticsearch 能够通过 ELSER 摄取管道。

这使我们的开发人员能够快速将必要的文本扩展配置添加到摄取管道中，从而使语义搜索成为可能。 这使得配置体验变得更容易上手并更快地看到结果。

2. 像ELSER这样的机器学习模型需要专用的机器资源来运行（至少 4GB）。 由于我们已经在 Elastic Cloud 上运行，因此我们能够启用具有自动扩展功能的专用机器学习 (ML) 节点，以满足我们的资源需求并获得更一致的性能。

搜索结果的早期评估

我们正在启用各种系统来帮助我们大规模地理解用户查询、搜索结果和相关性。 然而，在我们的用户测试中，我们已经可以看到各种查询的显着改进。 例如，我们在标准全文搜索和新的语义搜索实现上测试了短语 “How to index data into Elasticsearch (如何将数据索引到 Elasticsearch)”。

这是两种搜索方法的并排比较。

虽然没有一篇文章解释了索引数据的所有方法（有很多），但你可以看到这些结果有多么根本的不同。 对于全文搜索，我们提供了指南、故障排除文章和带有匹配关键字的博客的组合，但没有一个回答 “如何” 的问题。 或者换句话说，文本搜索没有捕获查询的含义（语义上），而是尽力匹配关键字。

对于语义搜索结果，你可以查看通常与数据索引相关的博客。 更有趣的是 “How to ingest data into Elasticsearch Service (如何将tgcode数据引入Elasticsearch Service)” 的第四个返回结果，因为术语 “ingest” 实际上与将数据添加到索引的过程更相关。 Elastic 的开箱即用转换器模型了解向索引添加数据的语义，并返回更相关的结果，无论确切的关键字如何。

下一步是什么？

虽然我们认为这是我们为客户提供相关搜索结果的能力的巨大飞跃，但我们知道我们的工作tgcode尚未完成。 随着时间的推移，我们将评估我们所拥有的有关搜索术语、结果和阅读文章的数据。 这些数据将使我们能够添加同义词 (synonyms) 并配置适当的权重和提升，以便为你（我们的客户）在 support.elastic.co 上搜索 Elastic 内容时提供最佳体验。

>> 了解有关支持中心提供的所有服务的更多信息。

本文中描述的任何特性或功能的发布和时间安排均由 Elastic 自行决定。 当前不可用的任何特性或功能可能无法按时交付或根本无法交付。

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原文：Elastic Support Hub moves to semantic search | Elastic Blog