随着生成式AI技术的破圈热潮，人工智能的发展趋势更加明朗，这一革新力量不仅为我国人工智能市场注入了源源不断的活力，更在各行各业引发了一场关于如何将“超级工具”应用于实际业务场景的深度探索。
当前，在通用任务领域表现出色的生成式AI技术，在垂直业务领域的应用中仍面临挑战——如何针对特定知识构建精准且可控的企业专属问答系统。然而，检索增强生成（RAG）作为大模型前沿技术的佼佼者，通过与海量数据进行深度融合，犹如给大模型装配上了一个强大的“知识外挂”，使得基础大模型无需再训练，即可随时调用特定领域的知识资源。
阿里云智能开放搜索OpenSearch紧贴市场需求，推出了三种高效构建RAG系统的解决方案：
1. 阿里云OpenSearch LLM智能问答版：
- 核心优势：两分钟、三步搭建流程，轻松实现从零到一的企业级RAG系统的构建。
- Step1：便捷上传业务数据；
- Step2：精细化调整语言、检索、模型及Prompt参数，优化问答效果；- Step3：提供专属模型定制服务，进一步提升准确率并降低幻觉率。
- 产品特点：一站式端到端服务，简单易用，低成本计费模式，日均仅需5元起，适用于期望快速搭建RAG系统的用户，广泛应用于企业知识库、智能客服、电商导购及课程助手等多个场景。
2. 阿里云OpenSearch向量检索版+大模型：
- 核心能力：预处理业务数据，构建并存储向量索引，结合已有知识库进行向量检索，将相关信息输入至LLM中以获得高质量答案。
- 产品优势：高性能向量检索服务，灵活适配不同大模型，支持实时数据更新和高并发场景，尤其适合已有明确大模型选型方案，并希望搭建向量检索知识库的企业客户。
3. 阿里开源搜索引擎Havenask+大模型：
- 核心能力：采用阿里巴巴自研开源搜索引擎Havenask，结合大模型技术，实现文本与向量检索的高度融合，为企业定制专属的RAG解决方案。
- 开源特性：全栈可定制化，满足对数据隐私敏感、偏好开源技术栈及拥有丰富工程与算法团队资源的企业需求。
针对不同用户类型和业务需求，我们给出如下选型建议：
- 对于期望一站式快速搭建RAG系统的用户，推荐选用阿里云OpenSearch LLM智能问答版；
- 已有成熟大模型选型方案并寻求向量检索知识库构建的企业，选择阿里云OpenSearch向量检索版+大模型；
- 需要私有化部署，注重开源技术和高度定制化的用户，可以考虑采用阿里开源搜索引擎Havenask+大模型。
综上所述，阿里云凭借其多元化的RAG解决方案，赋能各行业企业在垂直领域深入应用生成式AI技术，引领企业智能服务迈入崭新的发展阶段。
