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🧠 不用换栈，也能做语义搜索：我们如何用 OpenSearch “借力” Elasticsearch 的向量能力

一句话说清这事：
不是让 OpenSearch 去学向量检索，而是让它当“安全门卫 + 流量调度员”，把真正的向量活儿，悄悄交给背后更熟这行的 Elasticsearch 去干。

🔍 先说个真实痛点：为什么你的语义搜索迟迟落不了地？

很多团队在落地 LLM+搜索时，都会卡在一个看似简单、实则致命的问题上：

✅ 模型有了（比如all-MiniLM-L6-v2）
✅ 向量也生成了（Python 脚本跑得飞起）
❌ 但一到上线，就卡在：
- 向量存在哪儿？Milvus？Pinecone？自己搭 FAISS？
- 怎么跟原有商品标题、价格、库存这些结构化字段一起查？
- 用户搜“静音耳机”，怎么既匹配语义，又排除已下架商品？
- 更糟的是：模型下周要升级，向量全得重算，服务停不停？

这些问题，本质不是模型不行，而是向量能力没被“工程化”进现有技术栈。

而我们团队，在不推翻 ELK 架构、不引入新数据库、不重写 API 网关的前提下，用一套「OpenSearch + Elasticsearch」的轻量协同方案，把语义搜索稳稳跑进了生产环境——首屏 <300ms，NDCG@5 提升 37%，零新增运维组件。

下面，我就带你一层层拆开这个“借力打法”。

⚙️ 核心思路：不做向量专家，只做聪明的调度者

我们没让 OpenSearch 自己搞 HNSW、没自己训 embedding 模型、也没写一行 ANN 算法。
我们做的，只是三件事：