善用 Elastic Search AI 平台 全面提升生成式 AI 效益

生成式 AI 結合 RAG（檢索增強生成）已成為推動 AI 項目的主流架構。若進一步搭配 Elastic Search AI 平台，企業便能高效整合內部資料，實現向量檢索、語義搜索與即時分析等關鍵功能，顯著提升 AI 搜尋的準確性與效能，進而強化企業競爭力。

隨著 AI 和機器學習（ML）技術的快速發展，向量資料技術已成為處理文字、圖像、音訊等非結構化數據的重要方法。其中，作為全球使用量最高的向量資料庫 Elasticsearch，憑藉高效的儲存與檢索能力，已成為企業推動 AI 專案的首選解決方案。

為幫助企業深入了解 Elasticsearch 向量資料庫技術，Elastic 於 2025 年 2 月 21 日攜手 歐立威 舉辦了 Elasticsearch 台灣技術論壇。本次活動邀請到多位專家，深入解析向量資料庫的核心技術與應用場景，並透過成功案例分享，協助企業掌握 AI 解決方案的落地關鍵。

Elastic 大中華區副總裁 Lloyds Cheung 指出，近年來生成式 AI 正以前所未有的速度重塑各行各業。例如 ChatGPT，僅用了不到兩個月便突破 1 億用戶，展現 AI 的強大影響力。如今，企業在 AI 專案推動過程中，面臨整合內部大量分散數據的挑戰，若能搭配 Elastic Search AI 平台，將大幅提升資料檢索的準確性，降低 IT 成本並提升系統效能。此外，該平台更獲 Forrester 評選為投資報酬率最高的 AI 解決方案（數據來源：https://www.elastic.co/blog/public-sector-ai-observability-cost-savings-...）。

長期致力於開源技術推廣的歐立威科技，作為 Elastic Search AI 平台的台灣代理商，持續透過免費研討會、體驗營、技術小聚等活動，推動技術交流並分享最新產品資訊。未來，歐立威科技將持續協助企業落地生成式 AI 專案，共同推動 AI 解決方案的創新與實踐。

Elastic Search AI 平台融合獨家功能 打造 AI 專案最佳解決方案

企業推動 AI 專案的成功關鍵之一，在於擁有高品質且大量的數據。而 Elastic Search AI 平台之所以獲得 Adobe, Walmart, Cisco、喬治亞州立大學等全球知名企業與機構採用，正是因為其具備多項業界領先的核心功能，使其成為 AI 應用的理想工具。首先，在資料索引與處理方面，Elastic Search AI 平台能高效儲存來自雲端、內部系統、應用程式等多來源的數據，並建立高效能索引機制，大幅提升資料檢索速度。其次，透過 AI 向量搜尋技術，該平台支援語意搜索，能夠更精確地理解使用者查詢內容，進而提升搜尋結果的相關性。第三，透過 Kibana 儀表板，提供直覺化的資料分析工具，幫助企業實現數據的可視化應用，加速決策效率。最後，在安全性與治理方面，Elastic Search AI 平台內建完善的存取權限管理機制，確保數據安全，降低資料洩漏風險。

Elastic 資深架構師 Jason Chan 指出，生成式 AI 結合 RAG 已成為當前的主流技術架構。隨著企業每日產生大量數據，Elastic Search AI 平台可提升資料檢索精準度，滿足多元應用場景需求。此外，平台更提供混合搜尋（Hybrid Search）功能，結合 BM25（傳統關鍵字搜尋） 與向量搜尋（Semantic Search），能夠從 PDF、文件、影片字幕 等非結構化資料中進行關鍵字檢索，進一步提升搜尋結果的準確性。

除了強大的數據分析與搜尋能力，Elasticsearch 亦可應用於多種場景，例如監控系統異常行為、偵測潛在網路攻擊，甚至用於設備故障監測與異常預測。當偵測到異常時，系統可自動發送警報，協助企業即時應對，將潛在風險降至最低。

成功案例遍及各產業，加速實現數位轉型願景

如前所述，Elastic 在全球市場已累積眾多成功案例，台灣亦不例外。隨著數位轉型浪潮席捲各產業，某知名 IC 設計公司 率先洞察生成式 AI 的強大潛力，決定為員工打造專屬 AI 平台，以優化業務流程並消除重複性任務。該公司採用生成式 AI 結合 RAG 與 Elasticsearch，強化內部搜索能力，顯著減少低效的搜尋時間，最終成功提升知識管理與資訊檢索效益。此外，該企業更打造 AI Copilot 助理，協助員工處理日常業務，進一步提升整體工作效率。

未來巢科技產品經理 Derreck Lee 表示，金融產業在客戶徵信流程中面臨的最大挑戰之一，就是客戶資料過於分散，導致徵信單位難以整合財務報表、新聞、產業數據，加上人工分析速度較慢，往往難以及時發現潛在風險。即便企業成功導入生成式 AI，仍可能因生成資訊缺乏可解釋性，影響決策的信任度與準確性。為解決這些痛點，我們協助客戶運用 Elastic Search AI 平台，確保 AI 能夠找出資料間的因果關係，而不僅是表面的關鍵字匹配。目前，該金融機構已成功將 AI 應用於財報分析與市場趨勢預測，不僅提升了徵信作業的準確性，也能為消費者提供更完善的智能理財服務。

在媒體產業，某知名台灣新聞公司亦在 AI 轉型過程中選擇導入 Elastic Stack、Elastic Cloud，並結合 RAG 技術，使生成式 AI 發揮最大效益。該公司團隊透過 Elastic Stack 中的 Kibana，能夠分析、搜尋、操作並視覺化 Elasticsearch 資料庫，確保數據檢索的精準度與效率。同時，導入 Elastic Cloud 服務，讓企業免除自行維護資訊系統的成本與人力負擔，確保系統始終保持最新版本，持續享有最新 AI 技術的強大優勢。

生成式 AI 搭配 RAG 已成為推動 AI 專案的主流架構，而進一步結合 Elastic Search AI 平台，企業便能實現高效向量檢索、語意搜索與即時分析，全面提升數據處理能力，進而強化市場競爭力。在 AI 驅動的未來，掌握高效數據檢索與智能分析技術，將成為企業脫穎而出的關鍵，Elastic 將持續助力企業，推動 AI 應用創新，加速邁向智慧化未來。