作者：来自 Elastic Sunnie Weber
AI 发展的变化速度令人目不暇接。在短短几年里，我们从尝试 AI、机器学习（ML）、检索增强生成（RAG）和 agent，到开始思考这些创新如何解决实际业务问题。企业已经不再对新奇性和可能性感到惊讶；相反，它们关注结果。AI 投资需要价值证明，这可以通过节省成本、创造收入或发现能够带来竞争优势的洞察来展示。
随着早期用于创意的 AI 浪潮趋于常态，一个新的前沿正在出现：企业智能的 AI。语义搜索处于这一转变的核心 ------ 它是连接组织以有上下文、精准地检索、解读和应用信息的关键纽带。
从物联网到 AI：追随数据走向企业智能
像许多技术人员一样，我进入 AI 的路径始于数据。在物联网（IoT）兴起期间，我对收集信息以预测机器故障、定位材料损坏以及实现更智能操作的能力着迷。挑战从来不是获取数据，而是如何利用这些数据、在哪里存储以及如何理解它们。
突破发生在 AI 足够成熟，不仅能处理数字，还能进行推理的时候。搜索，尤其是**向量搜索**，成为缺失的环节。它不仅依赖关键词匹配，还能让系统理解意义、上下文、位置和意图，然后进行后续操作。
加入 Elastic 让我亲眼见证了这一演变。Elasticsearch 的向量数据库改变了我们从数据中释放价值的方式 ------ 从支持像 Consensus 这样的研究平台，到帮助企业深入、精准地分析问题。
基础：数据与 AI 的交汇点
有意义的 AI 解决方案的基础是准确的数据，以及以有意义、有上下文的方式检索数据的能力。Elastic 在这一点上具有独特优势。
借助 Elasticsearch 向量数据库，企业可以大规模创建、存储和搜索 embeddings。Elasticsearch 平台支持多种检索方法，包括文本、稀疏向量、密集向量和混合搜索，为开发者提供灵活性，将合适的方法与合适的 AI 模型配对。通过 Elasticsearch Open Inference API，团队可以无缝连接到 OpenAI、Anthropic 等提供商。
企业 AI 层级：迈向自主 AI 的 5 个步骤
构建 AI 解决方案类似于马斯洛需求层次：没有坚实的基础，就无法达到自主 AI 的"自我实现"。每一层都建立在下层之上：
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基础：经过验证的技术
每一段旅程都始于坚实的基础。凭借超过 50 亿次下载、54% 企业采纳率，以及 Gartner、Forrester 和 IDC 的持续认可，Elastic 是最受信任、下载量最高的向量数据库。在选择支撑关键业务 AI 的平台时，这一点至关重要。这个基础确保私有企业数据不仅被存储，还能被激活，并安全、有效地为 AI 提供动力。
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对齐：适配的集成
下一步是对齐。你今天依赖哪些提供商、ISV 和云平台，明天又希望添加哪些？Elastic 广泛的 AI 集成和连接器生态系统保持了灵活性，让你可以使用最适合企业的工具构建。
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合作：倍增价值
技术对齐固然强大，但合作才能带来变革。通过与 Elastic 及合作伙伴协作，组织不仅解决当前需求，还能扩展解决方案，创造新的价值。
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执行：实现竞争影响力
有了合适的基础、对齐和合作伙伴，企业可以自信地执行。在这一阶段，战略转化为交付，推动你所追求的竞争差异化。
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成果：规模化自主 AI
在层级的顶端，自主 AI 带来切实成果：优化运营、提升客户体验，以及创新自由。在这里，企业不仅满足期望，还能设定新的期望。
来自软木塞的启示
当我 11 岁时，去亚速尔群岛的 Faial 岛看望家人，我学到了一个关于隐藏价值的难忘教训。我们一群人乘坐一只小艇，远离海岸，被葡萄牙 man o' war 水母包围。突然，我听到一声"砰"！
船底的软木塞 ------ 通常在上岸时用来排水 ------ 松开了。海水涌了进来。我本能地用手指堵住洞口，直到我的表兄找到了软木塞并把它重新塞好。那块简单、常被忽视的材料，成了安全与灾难的分界线。
合作伙伴生态系统的运作方式也是如此。每一个参与者，无论看起来多么微小，都在维持整个解决方案的稳定中扮演着角色。缺少任何一环，失败的风险都会显著增加。只有正确的协作与对齐，系统才能保持强大并创造价值。
构建 AI 堆栈：从基础到影响
一旦基础牢固，就会在其上构建额外的层，形成企业 AI 堆栈。Elasticsearch 向量数据库处于核心位置，将所有人聚集在一起，激发 Elastic AI 生态系统：
- 基础设施：可选择的云或数据中心，以实现可扩展性和合规性
- 数据准备与摄取：确保信息可访问、结构化且干净
- 搜索与向量数据库（Elastic）：在企业规模上实现有上下文、有意义的检索
- AI 模型与框架：从 OpenAI 和 Anthropic 的基础模型到 LangChain 和 LlamaIndex 的编排工具
- AI 安全与运维：保护数据、监控性能并确保可信性
- 应用与 Agent Builder：面向业务的层，使解决方案变得具体 ------ 推动企业智能、客户体验与创新
Elastic 的开放生态系统意味着这些层并非孤立存在。相反，它们相互连接，Elastic 常作为桥梁，将技术整合为一个统一的整体。
生态系统的力量
当多个合作伙伴对齐 ------ 一个搜索平台、一个 hyperscaler、一个 SaaS 提供商和一个 SI ------ 结果就是多方协作。这就是生态系统创造指数级价值的地方，提供的不仅是技术上可靠的解决方案，更是企业可用、可扩展且有影响力的解决方案。
为了让企业解决方案在概念验证之外取得成功并实现规模化，企业需要从头到尾的整体技术集成。选择正确的技术和生态系统合作伙伴来交付这些解决方案，可能意味着进步与失败之间的差别。
技术对齐确保产品和平台能够有效连接。合作伙伴关系进一步确保它们共同创造价值。在评估合作伙伴关系时，我关注四个维度：
- 业务对齐：我们是否有一个共同的行业故事可以讲？
- 更佳协同的信息传递：我们的技术如何互补，以实现业务成果？
- 目标受众：我们是否共享客户，或者可以一起开拓新市场？
- 资源：我们是否有人力、资金和承诺来执行？
Elastic 以此视角处理合作伙伴关系。我们被 Microsoft、Google 和 AWS 评为年度合作伙伴，不仅仅是技术集成。这体现了深度协作和共同执行的水平，这种实力也延伸到我们的整个生态系统。
客户案例：Ernst & Young
Elastic 自生成式 AI（GenAI）解决方案出现以来就一直在应用。Ernst & Young（EY）开发了一种 GenAI 解决方案，将 Elastic 与 LlamaIndex、LangChain 和 LanceDB 集成，为合规和财务创新提供可执行的洞察。Elastic 的作用不仅仅是搜索，而是在多个合作伙伴之间实现无缝集成，加速开发，同时确保企业级性能。
展望未来：从实验到影响
构建 AI 代理很复杂。构建具备 agentic 能力的 AI 解决方案 ------ 能够自适应、可扩展并驱动可衡量结果的系统------更具挑战性。企业需要确信集成已经到位，生态系统能够协同工作，未来路径清晰可见。
这正是 Elastic 及其 AI 生态系统帮助简化这一过程的地方。通过连接合适的技术提供商和合作伙伴，并降低集成门槛，我们帮助企业更快地从实验过渡到产生影响。
企业领导者已经厌倦了 AI 实验。他们准备好采用可扩展的解决方案，实现无缝集成、提供可衡量的价值，并经得起时间考验。借助 Elastic 的 AI 生态系统和正确的合作伙伴协作，这一未来触手可及。
如果你希望通过 GenAI 驱动的应用提升客户体验，Elasticsearch 提供了开发者所需的开放且全面的功能集合，使企业级、可生产的解决方案能够更快构建。
探索我们广泛的集成、Elastic AI 生态系统和合作伙伴目录，了解我们如何共同集成和创新。
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