哈啰智能出行RAG选型：ES对比向量数据库

先来聊聊背景。在2024年外滩大会上，哈啰高调展示了其AI战略布局，大有“黑马”之势。从最初共享单车业务起步，到如今覆盖本地出行与生活服务的全场景平台，哈啰在智能化时代的转型路径十分清晰。

在技术探索之路上，哈啰的核心武器是构建了一套基于向量数据库的RAG应用。海螺机器人、交易机器人、光子引擎、贾维斯幻视大模型平台……这些大模型应用均已落地，不仅显著提升了内部效率与客户体验，也推动整个行业向数字化方向迈进。

01. RAG：哈啰的关键选择

RAG技术，简单来说就是检索加生成——先检索相关信息，再让大模型生成答案。哈啰将其应用于智能客服、内部问答系统等场景，效果十分出色。

向量数据库在哈啰技术体系中的地位日益重要，以下典型场景值得关注：

智能客服平台：哈啰的智能客服对向量数据库的运用非常到位。AI机器人能快速捕捉用户意图，从海量知识库中精准提取最相关内容。相比传统关系型数据库，响应速度与准确性均有显著提升。单车、助力车、顺风车、租车等业务均在使用，订单查询、投诉退费、故障报修等场景全覆盖。用户满意度提升的同时，人工客服压力也明显减轻。

海螺机器人：这是哈啰内部提效的秘密武器。它将公司各子系统及业务文档统一整合，存入向量数据库，员工只需智能检索即可获取所需信息。信息查找流程大幅简化，工作效率自然水涨船高。

图像比对：技术团队借助向量数据库进行图片相似度计算，用户提交报障图片后，系统能快速识别并精准处理。同时可防止重复报障，优化风控。运维场景也广泛应用——摆车、擦车等作业的真实性，通过比对一目了然，虚假作业无处遁形。

数字人直播：AI数字人主播在直播时，用户提问能实时匹配答案，互动性极强。数字人不仅能回答常见问题，还能针对用户需求提供个性化方案，直播体验更加生动有趣。

02. 选型之旅：从ES到Milvus，再到Zilliz Cloud

哈啰的技术选型过程如同一场探险，但每一步都走得扎实稳健。

2.1 为什么ES不够用？

早期，哈啰使用Elastic Search处理数据。但随着业务拓展，问题逐渐暴露：ES在语义理解与精确召回方面开始力不从心。于是团队开始寻找更合适的方案。经过对比向量插件、NoSQL数据库与专用向量数据库，结论是——专用向量数据库才是最佳选择。

NoSQL在处理大规模向量数据与复杂检索时效率不足。向量插件虽然使用方便，但性能与稳定性欠佳，商业化产品不敢押注。向量数据库的优势则十分明显：能处理高维数据，语义搜索更精准，性能稳定，完全符合商业场景需求。

2.2 为什么选择Milvus？

测试结果显示，Milvus的召回效果与性能表现突出。数据写入与索引构建速度是ES的近百倍，对于抖音上实时性要求极高的RAG应用而言，这简直是降维打击。此外，Milvus的社区支持与技术更新非常给力，为技术选型提供了可靠的后盾。

2.3 混合检索，更高效更精准

ES擅长关键词匹配，全文检索效率高；Milvus则擅长语义理解，近义词、同义词都能轻松搜出。哈啰的做法是将两者结合：系统对ES和Milvus召回的结果进行合并去重，再经过Reranking，最终结果自然更精准、更高效。值得一提的是，Milvus新推出的2.5版本已引入Sparse-BM25算法，能在稀疏向量上实现全文检索，与密集向量搜索配合使用，效果更佳。

2.4 Zilliz Cloud：上云让运维更轻松

业务飞速发展，问题也随之而来——一次ETCD故障导致的宕机，让自建Milvus集群的短板彻底暴露：运维成本高，学习曲线陡；业务流量增大需扩容时，还得与运维协调排期，效率大打折扣。业务稳定性难以保证，因为团队不仅要关注业务，还要盯着各种配套设施。

这些挑战让哈啰下定决心：构建Zilliz + Milvus双集群，实现故障转移、负载均衡及多租户支持。事实证明，上云是正确的决策。

性能更强，运行更稳：Zilliz Cloud自研的Cardinal索引算法，在QPS上比云厂商的RAG及开源向量数据库提升了10倍以上。多Partition设计让数据管理更高效，相似数据存储在同一个Partition中，检索速度自然更快。加上99.95%的SLA保障，业务迁移完成后基本未再出现宕机事故。

扩缩容更灵活：业务流量波动大，弹性扩容功能正好派上用场。哈啰工程师直言：“在Zilliz Cloud上，我们只需调整配置就能快速扩容，非常方便。”高峰时段迅速扩展资源，低谷时段快速回收，资源利用率拉满。

成本效益更明显：迁移到Zilliz Cloud后，扩容缩容变得异常便捷，运维负担大幅减轻。弹性伸缩功能可根据实时用量动态调整集群容量，防止因资源不足导致禁写，帮助开发者降本。哈啰工程师表示：“上云之后，我们做了30%到50%至100%的切流。切流完成后，对整个集群就没再关注过。”相比之下，云服务的按需付费模式更灵活，资源浪费也更少。

丝滑的数据迁移：从Milvus到Zilliz Cloud的迁移过程，在Zilliz开发的迁移服务加持下，顺畅得令人意外。该服务专为大规模向量数据迁移设计，目前支持从Milvus、Elasticsearch、pgvector等多种外部数据源迁移，也支持同组织或跨组织间的Zilliz Cloud集群迁移。

03. 迭代自我，加速业务突破

技术是业务突破的引擎，业务需求反过来也在推动技术迭代。这种良性互动在哈啰的发展历程中持续发酵。向量数据库作为技术革新的关键一环，为哈啰在大模型时代的自我进化提供了强大动力，也为其在智能出行领域持续保持技术领先地位奠定了坚实基础。

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