企业内部搜索系统接入大模型增强后的性能优化与降本策略 各位同事，大家好。今天我们来探讨一下企业内部搜索系统接入大模型增强后的性能优化与降本策略。这是一个非常热门且具有挑战性的领域，它直接关系到我们知识管理效率、员工体验以及运营成本。 一、背景与挑战 传统的企业内部搜索系统往往基于关键词匹配、倒排索引等技术，在处理语义理解、上下文关联、知识推理等方面存在局限性。这导致用户经常需要多次调整关键词才能找到所需信息，搜索效率低下。 大模型（LLM）的出现为解决这些问题带来了曙光。通过将大模型融入搜索系统，我们可以实现： 语义搜索： 理解用户的搜索意图，而不仅仅是匹配关键词。 知识图谱集成： 整合企业内部的各种知识源，进行知识推理。 问答系统： 直接回答用户的问题，而不是仅仅提供文档列表。 个性化推荐： 根据用户的历史行为和偏好，推荐相关信息。 然而，接入大模型也带来了新的挑战： 性能瓶颈： 大模型的推理计算量大，响应时间长，可能导致搜索系统性能下降。 成本高昂： 大模型的API调用或自建模型都需要大量的计算资源，运营成本较高。 数据安全与隐私： 企业内部数据敏感，需要保证数据在传输和处理过程中 …