作者：来自 ElasticNatalie Blake

今天，我们很高兴地分享，Elastic 在 The Forrester Wave™：Cognitive Search Platforms（认知搜索平台），Q4 2025 中被评为 Leader。我们认为，这体现了我们在 AI-powered search 方面持续的创新，以及 Elasticsearch Platform 的发展势头。

Forrester 认可 Elastic 的原因

在评估中，Forrester 指出：“Elastic 的核心搜索产品 Elasticsearch 构成了 Elastic 的 Search AI Platform 的基础，结合 Elastic 的 Logstash 和 Kibana。它们共同支持广泛的基于搜索的用例，并提供强大的 observability 和 compliance。” Elastic 的目标是通过一个高度可定制、可扩展且用户友好的认知搜索平台，使企业能够从所有类型的数据 —— 结构化和非结构化 —— 中获取洞察。

我们被评为 Leader 反映了 Elastic 在搜索、数据存储和应用 AI 方面持续创新的承诺，这些都打包在现代开发者下载量最高、分布式开源的 AI 平台中。主要优势包括：

• 相关性深度和结果呈现：Forrester 报告指出，“Elastic 在实现深度和全面的相关性优化及结果呈现方面表现出色，让开发者能够在构建搜索体验方面发挥他们的想象力。”
• 可扩展、高效且灵活的部署：Elasticsearch 是世界上部署最广泛的向量数据库，能够存储和搜索密集及稀疏向量，并扩展到数十亿文档。这种可扩展性和高效性配合多样化的托管选项——cloud、serverless 和 on-prem——使平台在技术和部署上都非常灵活。
• 可定制、可扩展的开发者体验：Elasticsearch 高度可定制，适用于所有类型的非结构化和结构化数据，并能轻松扩展以支持不同的搜索体验。Forrester 指出，市场欢迎 Elastic 将其平台重新回归开源模式，这有助于通过与开发者社区的更紧密关系，加快面向客户的功能创新和迭代。
• 与现代 AI 搜索对齐的路线图：Forrester 报告还提到 Elasticsearch Query Language (ES|QL) 的推出，以及向量化和大型语言模型 (LLM) 推理的更细粒度控制，使开发者能够构建下一代搜索和生成式 AI (GenAI) 体验。有关这些功能的实际操作示例，请参见 Elasticsearch Labs。
• 客户反馈：客户描述 Elastic 为一个全面且技术成熟的平台，具有跨环境部署的灵活性并能有效扩展。

Forrester 的观点：对于希望构建可扩展搜索体验，并在体验、应用和部署模式上进行定制的公司来说，Elastic 是一个很好的选择。

为什么这对客户很重要

现代团队需要的不仅仅是向量存储和 LLM。他们还需要高性能且准确的上下文检索，并且具备无限扩展能力，以满足实时分析和工作流智能自动化的需求。Elastic 在全球范围内被信任用于安全存储分布式数据、观察和监控，并为人类驱动的搜索或 AI agent 提供正确答案。

Elasticsearch 和生成式 AI 的新功能及未来

• 面向所有人的 ES|QL —— 更快的调查，更简单的管道：ES|QL 为搜索和分析带来了管道式、可组合的查询语言，使开发者和实践者能够快速过滤、转换、丰富和分析数据。它现在包括扩展的规模、联合和跨集群查询功能。
• 生产级向量和混合检索：Elastic 不断推进向量搜索，以支持语义和检索增强生成 (RAG) 用例：

  • 多种相似性选项（如 cosine、dot product 和 max inner product），适用于不同的 embedding 模型

  • 索引和召回的改进，并支持更大维度的 embeddings——所有这些都旨在生产环境中提供低延迟、高质量的结果

• 生成式 AI 应用的检索引擎：Elasticsearch 为团队提供构建 AI search 的基础模块，如混合检索、模型集成、LLM 的编排钩子，以及调优相关性的工具，使你可以构建 RAG 和 agent 模式，而无需拼接单点工具。
• 搜索和生成式 AI 的 serverless 弹性：通过 Elastic Cloud Serverless，团队可以在几分钟内启动优化的搜索和 GenAI 项目，自动扩展，并利用丰富的向量和 API 生态系统——非常适合需要明确生产路径的试点项目。
• 工作中内置 AI 助手：Elastic AI Assistant 帮助 SRE 和分析师以自然语言提问，起草类似 ES|QL 的查询，解释结果，加速故障排查 —— 将 GenAI 直接引入 observability 和安全工作流。

客户今天可以用 Elastic 做什么

• 启动有基础的 GenAI：使用 Elasticsearch vector database 为 LLM 提供来自自己数据的准确、最新的上下文，用于 RAG、答案生成和对话体验。

• 提升相关性：结合 keyword 精确度与向量语义、元数据过滤器和排名控制，在企业应用中提供消费级搜索体验。

• 通过 serverless 更快交付：小规模启动，根据需求扩展，避免不必要的基础设施，同时保持企业级安全和治理。

• 提升生产力：让 AI assistant 起草查询、总结结果并指导 Elastic 内的下一步操作。

感谢我们的社区和客户

对我们来说，这一认可反映了客户、开发者和开放社区的工作，他们不断推动搜索和 AI 的可能性。我们将继续专注于一个开放、灵活且快速的平台，使你能够安全、大规模地将数据转化为行动。

阅读完整报告

The Forrester Wave™：Cognitive Search Platforms，Q4 2025 已发布。请阅读报告。

Forrestgcodeter 不对其研究出版物中包含的任何公司、产tgcode品、品牌或服务进行认可，也不建议任何人基于这些出版物中的评分选择任何公司的产品或服务。信息基于可获得的最佳资源。观点反映当时的判断，并可能发生变化。更多信息，请阅读 Forrester 的客观性说明。

本博客中描述的任何功能的发布和时间完全由 Elastic 自行决定。当前不可用的功能可能不会按时提供或可能根本不会提供。
在本博客中，我们可能使用或提及了第三方生成式 AI 工具，这些工具由各自所有者拥有和运营。Elastic 无法控制第三方工具，也不对其内容、操作或使用负责，亦不对你使用此类工具可能产生的任何损失或损害承担责任。在使用 AI 工具处理个人、敏感或机密信息时请谨慎。你提交的任何数据可能会用于 AI 训练或其他用途。不能保证你提供的信息会被安全或保密处理。使用前，你应熟悉任何生成式 AI 工具的隐私政策和使用条款。

Elastic、Elasticsearch 及相关标志是 Elasticsearch N.V. 在美国及其他国家的商标、徽标或注册商标。所有其他公司和产品名称均为其各自所有者的商标、徽标或注册商标。

原文：https://www.elastic.co/blog/forrester-leader-cognitive-search-platforms-2025