Elasticsearch9.1新特性:默认配备 BBQ 及用于过滤向量搜索的 ACORN

Elasticsearch9 已默认配备 BBQ 及用于过滤向量搜索的 ACORN

探索 Elasticsearch 的向量搜索如何更快地交付更好的结果，同时降低成本。

Elastic 内部资讯

向量数据库

吉拉德·加尔

作者：吉拉德·加尔
日期：2025年7月29日

您可以通过这个自导自演的 Search AI 实践学习来亲自尝试向量搜索。您可以立即开始免费的云试用，或者在本地机器上尝试 Elastic。

在人工智能驱动的搜索世界中，有三件事最为重要：查询速度、排名准确性以及实现这些目标所需的资源成本。在 Elastic，我们一直在这三个方面不断突破极限。我很高兴地分享 Elasticsearch 9.1 中两项最新的密集向量搜索改进：一种名为 ACORN 的新型算法，用于更快的过滤向量搜索；以及新的证据表明，我们的默认量化方法 BBQ 不仅降低了成本，实际上还能提高排名质量。

ACORN：更智能的过滤搜索路径

现实世界中的搜索很少是简单的“找到像这样的东西”。更多的是“找到像这样的我尺码的产品”，或者“找到像上一季度那样的类似文档”。甚至排除已删除的文档也是一种过滤，因此在实践中，过滤搜索是一种非常常见的场景。

在不影响准确性的前提下，使过滤向量搜索快速进行是一项深刻的技术挑战。HNSW 算法基于以节点表示向量的图搜索。这些图是在索引期间构建的，而不是针