腾讯云大数据AI大模型增强及应用，赋能企业智能化转型

腾讯云大数据ES RAG应用实践分享

核心观点与关键数据

• RAG技术介绍：RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种通过检索外部知识库改进大模型内容生成效果的技术方案。
• 产品优势：
  • 数据预处理：在大模型数据预处理环节，腾讯云ES凭借极致弹性、Spark调优和开箱即用，有效验证了数据湖方案。
  • 核心优势：低门槛（一站式向量检索平台）、高性能（百万级QPS、千亿级向量）、更精准（独有向量和文本混合搜索）、更智能（与LLM大模型无缝集成）。
• 权威认证：腾讯云ES是国内公有云首个从自然语言处理到向量生成/存储/检索，并与大模型集成的端到端一站式技术平台，且是首个通过信通院RAG权威标准认证的企业。
• 典型案例：微信读书“AI问书”通过生成式回答、标注引用来源、提供猜你想问，大幅提升阅读体验。

腾讯云ES实现RAG的优势

• 成本与效率：
  • 存储成本：超10亿级向量规模，早期预估需400台64G机器，而ES通过向量量化和不要求全内存索引，大幅降低机器成本。
  • 运维成本：ES提供一站式服务，无需额外部署向量化服务和正排服务，运维成本显著降低。
  • 开发成本：一站式技术方案上手容易，研发实现高效。
• 性能与稳定性：
  • 查询效率：高并发场景下，十亿级向量检索查询延迟低至毫秒级。
  • 稳定性：自研基于内存的熔断限流策略，有效应对高并发与大查询，确保5个9的稳定性。
  • 准确率：文本+向量的混合搜索，有效应对各场景下的检索需求。

自治系统价值

• 核心价值：业务效率、AI中台能力、运营效率、系统效率。
  • 业务效率：降低产品使用门槛，提升开发和运维效率。
  • AI中台能力：与LLM大模型无缝集成，轻松构建AI智能问答应用。
  • 运营效率：平台大规模运营提效，解决运维效率、成本优化和稳定性难题。
  • 系统效率：复杂查询的优化和调度，数据放置、索引和缓存的优化。