Cypris 将 Elastic 向量搜索和 RAG 技术置于其 AI 驱动的研究平台的核心位置

Cypris 正在彻底改变研发 (R&D) 领域。 其尖端的 AI 平台使研发团队能够在几秒钟内分析超过 5 亿个技术和市场层面的数据点。

Elasticsearch 是一种强大的搜索引擎，可组织和索引大量内容，是 Cypris 平台的核心。 一旦检索到数据，最先进的生成式 AI 平台就会对其进行处理，并在几分钟内交付量身定制的报告和仪表板。 这大大减少了手动研究的需求，节省了宝贵的时间和精力。

这种检索增强生成 (RAG) 方法已被 Cypris 在包括制造、国防和制药在内的各个行业的客户广泛采用。 Cypris 首席执行官 Steve Hafif 表示：“只需输入几个关键字，您就可以在几秒钟内全面了解核能或电动汽车等领域的最新创新，从而回答关键的研发问题。 Cypris 从各种技术和以市场为中心的数据点中提取关键信息，以分析组织，识别独特的趋势并预测行业的发展方向。”

与传统的聊天机器人不同，后者会产生幻觉并且对底层数据的可见性有限，Cypris 将大型语言模型的上下文窗口缩小到其专注于创新的实时数据库，该数据库持续更新来自全球专利、科学文献、资助机构、组织、新闻等的数据。这种无缝集成简化了研究过程，使研究人员能够就其研究领域的全球创新状况构建实时报告。 

Cypris 决定采用 Elasticsearch 是受其先进的功能和对 客户成功 的承诺所驱动。 与其他搜索解决方案相比，Elastic 围绕语义搜索推理管道和密集向量查询的工具被证明对其基于文本的搜索应用程序非常有用。“能够使用 BM25 和/或向量相似性搜索大量文档，最终带来了更完整和相关的响应，”主导搜索和 RAG 项目的首席工程师 Logan Pashby 说。

在 Elastic 中拥有原生向量数据库帮助他们快速从零开始进行语义搜索。他们选择了密集向量方法来利用一个可以编码其数据的丰富表示的模型。对第三方模型权重的支持使 Cypris 能够在搜索的同时进行微调，并在数据库改进时与 Elastic 一起持续增长。

混合搜索功能使 Elastic 更加强大。能够将向量相似性和传统的 Elastic 查询（如多字段匹配、过滤和模糊性）相结合来为相关性评分，使 Cypris 能够支持其更小众的搜索用例。

除了技术能力之外，他们的团队还对 Elastic 的积极支持和协作承诺印象深刻。“我们在 Elastic 团队的专业知识的帮助下加快了语义搜索的成功实施，”他说。“他们愿意提供见解，甚至深入到密集向量搜索执行的最低级别，这表明他们致力于我们的成功。”

Elastic 的可靠性和可扩展性是 Cypris 决定采用 Elasticsearch 的关键因素。在之前遇到搜索提供商的可扩展性问题后，Elasticsearch 被证明是游戏规则的改变者。即使在高峰使用期间，超时和集群故障现在也已成为过去。借助 Elastic，Cypris 可以毫不费力地扩展其搜索基础设施，而不会受到技术限制。这种强大的可扩展性使该公司能够管理超过 5 亿份文档，总计超过 10 TB 的数据。

Cypris 对安全性的承诺在赢得美国能源部和国防部内的高调客户方面发挥了重要作用。 这些组织进行严格的安全审计，仔细检查 Cypris 系统的每个方面，包括使用 Elastic 的系统。

Hafif 强调了 Elastic 的卓越安全记录。“Elastic 从未出现过问题。他们强大的安全实践和位于美国的运营为我们赢得政府合同时提供了最大的信心，”他说。

除了安全功能之外，Elasticsearch 还显着提高了 Cypris 的商业吸引力，推动季度客户增长近 30%，并吸引了风险投资基金合作伙伴数百万美元的投资。“我们的业务指标最终是由成功且满意的客户驱动的，”Hafif 说。“凭借 Elasticsearch 作为我们技术堆栈的核心，我们可以继续提供无与伦比的研究体验。”

展望未来，Elasticsearch 仍然是数据存储和客户获取快速增长的基础。Cypris 预计，通过扩大其数据合作伙伴关系和扩展其现有的核心数据库，到明年年底将超过 10 亿个存储文档，所有这些都将通过 Elastic 运行。