2025 年 5 月 6 日

2025 年十佳 Azure AI 搜索替代方案

根据真实用户评论，发现并比较 Azure AI Search 的替代方案及其优缺点，选择最适合您需求的方案。

Ilia Markov高级增长营销经理nochainmarkov

10 of the best Azure AI search alternatives in 2025

Azure AI Search（以前称为 Azure Cognitive Search）是一个 AI 驱动的搜索系统，专为寻求快速信息检索的企业量身定制。

Azure AI Search 的替代方案是那些在微软生态系统之外提供集成灵活性的工具。它们还具有易于使用、速度更快等关键优势。

一些最佳的 Azure AI Search 替代方案包括 Meilisearch、Elasticsearch、Qdrant 等。

要选择 Azure AI Search 的最佳替代方案，您应考虑下表中列出的以下功能

The best alternative to Azure AI Search.png

为什么人们会从 Azure AI Search 转向其他方案？

尽管 Azure AI Search 提供了多种定价方案，但 G2 上的客户评论指出，高昂的成本似乎是其主要缺点。

对于非技术用户来说，上手也可能令人望而却步，而且由于基础设施更新不足和延迟问题，信息检索效果并非总是理想。

以下是 G2 评论者的说法

Raja S. 表示，“大规模使用成本高昂。定价方案复杂。”
Ankit P. 表示，“Azure AI Search 的一个缺点是其高级功能需要详细配置，这对于非技术用户来说可能难以承受。”
Klaus Wilhelm K. 表示，“一个限制是，在某些情况下难以更新现有索引，这可能会扰乱工作流程。”
“对于小型团队或个人开发者来说，定价结构可能具有限制性，因为随着使用层级的提高，成本会迅速累积。”

这些替代方案可能无法同时解决所有 Azure AI Search 问题，因此我们提供了 10 个竞争对手，您可以根据公司的需求进行选择。

让我们逐一探讨。

1. Meilisearch

Meilisearch 是一个开源、闪电般的搜索引擎，旨在帮助开发者和企业通过其 RESTful API 将直观、可扩展的搜索体验嵌入到应用程序中。它专注于简洁性和性能，提供高级功能，如容错、分面搜索和同义词支持。

Meilisearch 云服务

来源：https://meilisearch.org.cn/cloud

主要功能

容错与即时搜索：自动纠正拼写错误并在用户输入时立即提供结果，减少终端用户的操作障碍。
可定制的排序规则：提供内置和自定义排序规则。后者允许根据应用程序精细调整搜索相关性。
开发者优先的 API：适用于流行语言（JavaScript、Python）的 RESTful 端点和 SDK 简化了集成，缩短了开发时间。
分面搜索：使用户能够利用宽泛的类别或分面来优化搜索结果，提供一种直观的方式来筛选内容并快速找到满足其特定需求的结果。
多语言支持：它支持使用空格分隔单词的语言以及具有不同书写系统（如中文、日语和泰语）的语言。

定价

Meilisearch 提供三种定价方案和一个免费版本

构建版：每月 30 美元起，包含最多 10 万份文档和 5 万次搜索。
专业版：每月 300 美元起，包含最多 100 万份文档和 25 万次搜索。
定制版：Meilisearch 提供包含批量定价折扣的定制方案。

集成

Meilisearch 原生支持 JavaScript、Python、Java、PHP、Golang、Swift、Rust、Dart 和 .NET，以及 Rails、Laravel 和 Symfony 等框架。它还为 Gatsby、Firebase、VuePress 和 Strapi 提供了便捷插件。对于 DevOps，可用的集成工具包括 AWS、DigitalOcean、Kubernetes 和 GCP。

优点

根据 G2 评论，真实用户称赞其速度、支持和简易设置

速度：“在性能方面，我对我们数据的索引速度印象深刻，因为我们有时会一次性重新发布所有资产。”
支持：“我与他们的支持团队的合作体验也非常好。他们响应迅速，真心乐于助人，这在您排除故障或尝试让特定功能正常工作时会产生很大的不同。”
设置：“它与我们系统的无缝集成对开发者体验产生了积极影响，使其与我们平台的集成、本地环境设置、测试以及 CI/CD 自动化显著提高效率。”

缺点

客户希望新仪表板功能能有所改进。以下是一些摘自 G2 的评论

“总的来说，它仍在改进中，但管理仪表板有时缺乏清晰度。”
“我认为可以改进的一点是仪表板。虽然它能满足基本需求，但如果能增加更多功能或工具来更有效地管理索引，它可能会更复杂一些。”

最适合

开发者：非常适合需要轻量级、可扩展搜索的定制应用程序开发团队。
初创企业：对电子商务、SaaS 平台或文档中心而言具有成本效益。
技术优先型企业：适合通过开源解决方案优先考虑速度和控制，并具备快速安全认证的公司。

为何选择 Meilisearch

Meilisearch 通过完善的 RESTful API 或 Meilisearch Cloud 促进 AI 驱动搜索引擎的集成。信息检索速度极快，具有容错性且准确。

对于注重可衡量成果的企业，Meilisearch 可带来切实的成果。一家电子商务平台在切换后客户满意度和收入显著提升

“使用 Meilisearch 后，我们的购买转化率比之前的搜索引擎提高了 43%。现在，每 5 个客户中就有 1 个能轻松找到并购买他们正在寻找的书籍。” — Andy Hunter，Bookshop.org 首席执行官。

立即开始使用 Meilisearch 的 RESTful API，并享受 14 天免费试用

2. Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源、分布式搜索和分析引擎，拥有可扩展的数据存储和向量数据库，适用于各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，它提供集中式数据存储，可实现超快速搜索、精确的相关性调优和强大的分析功能。

来源

它采用面向文档的方法，其中 JSON 文档取代了传统的表和模式，从而实现了灵活的数据组织和检索。凭借其强大的 RESTful API，Elasticsearch 可无缝处理数据存储和搜索操作。

主要功能

分布式和可扩展：为高可用性而设计，Elasticsearch 使用分片和复制将数据分发到多个节点。
实时搜索和分析：Elasticsearch 处理并索引摄入的数据，提供即时搜索和分析功能。
RESTful API：Elasticsearch 提供全面的 RESTful API，用于与集群交互，包括索引、查询、更新和管理文档。

定价

标准版：每月 95 美元起。包括 Elastic Stack 功能、Kibana Lens、Elastic Maps、Canvas 等。
黄金版：每月 109 美元起。包含标准版所有功能，外加报告、多堆栈监控、增强安全性和支持。
白金版：每月 125 美元起。包含黄金版所有功能，外加高级安全性、机器学习等。
企业版：每月 175 美元起。包含白金版所有功能，外加高级支持、Elastic Maps Server 等。

集成

Elasticsearch 与 Kibana 集成用于可视化，与 Logstash/Beats 集成用于数据摄取，并支持 AWS、Azure 和 GCP 等云平台。针对数据库（PostgreSQL、MongoDB）和 Salesforce 等工具的预构建连接器简化了数据统一。

优点

G2 评论中的客户强调了其速度、数据处理和准确性

速度：“我们最喜欢的就是更快的搜索响应。”
数据处理： “它能极其高效地统一组织内的所有数据源，以改进搜索和组织。”
准确性：“为我们正在搜索的内容提供准确的结果。”

缺点

G2 评论中的用户提到其设置和配置的难度

“初次设置需要有经验，否则您需要花费更多时间来理解其正确的配置方法。”
“安装和配置可能很麻烦，特别是对于不熟悉 Elastic 的人来说。”

最适合

DevOps/IT 团队：对日志分析和基础设施监控至关重要。
数据驱动型企业：支持零售、金融科技和医疗保健等需要实时洞察的用例。

为何选择 Elasticsearch

通过其统一的数据存储解决方案，Elasticsearch 实现了跨多个节点的快速信息检索。它还提供了多种集成和详尽的文档，使这一无忧搜索替代方案易于使用。

3. Qdrant

Qdrant 是一个用 Rust 构建的开源向量数据库和向量搜索引擎。它能高效处理高维向量上的相似性搜索，非常适用于推荐系统、语义搜索和异常检测等任务。

来源

您可以使用其 API 存储、搜索和管理向量，并以 JSON 格式添加附加信息（payload），以创建动态数据集。

主要功能

高性能向量搜索：利用 HNSW 算法和 Rust 优化实现低延迟查询。
Payload 过滤：将元数据过滤与向量搜索相结合，以获得精确结果。
实时更新：实现实时数据摄取，无需停机。

定价

免费版：自托管版本（免费）和 Qdrant 云服务（1GB 存储）。
混合云：每小时 0.014 美元起。您可以在保持安全性和速度的同时集成其他云解决方案。
定制版：价格面议。包含混合云的所有优势和高级支持计划。

集成

Qdrant 与 LangChain 等流行 AI 工具以及 Apify、Bubble、Make 和 N8N 等第三方平台集成。它提供 Python、Rust、Go、JavaScript 等语言的原生客户端库。

优点

G2 上的客户强调其易于设置和集成

设置：“Qdrant 表现最佳。在我们的服务器上设置非常简单，而且他们的文档非常详尽。”
集成：“与基于 AI 的应用程序轻松集成以及执行语义搜索查询的能力是主要优势。”
速度：“我可以快速扫描大量向量——这与我从事的图像识别 AI 工作相关。”

缺点

用户提到 G2 上缺少前端组件，例如仪表板和通过 UI 进行的查询

入职挑战：“虽然文档做得很好，但更多的实际示例或视频教程将有助于简化新用户的入门过程。”
无 UI：“无法在不编写代码/查询的情况下从 UI 执行丰富的操作。”
无可视化功能：“Qdrant 没有集成可视化功能。”

最适合

开发者：需要深入进行搜索引擎定制的机器学习和人工智能工程师。
企业：需要混合云/本地向量搜索解决方案的企业。

为何选择 Qdrant

Qdrant 提供速度和灵活性，具有开源可访问性和强大的可扩展性。对于需要高性能、可定制并支持实时更新的引擎的团队来说，它是理想之选。

4. Algolia

Algolia 提供软件和工具，帮助企业在其网站和应用程序中实现高效、灵活且富有洞察力的搜索功能。

来源

对于企业搜索，Algolia 提供了一个强大的平台，使组织能够提供闪电般快速、准确的搜索体验，让用户快速找到他们所需的确切内容。

主要功能

即时输入即搜：在用户输入时毫秒级提供结果，具备容错和同义词支持。
高级分析和 A/B 测试：提供对搜索性能的实时洞察，使团队能够在不中断服务的情况下优化相关性并测试新配置。

定价

Algolia 提供灵活的定价方案，您可以选择按年付费或按用量付费方案

构建版：每月最多 1 万次搜索请求，免费开始。
增长版：按用量付费方案，包含构建版功能，每额外 1000 次搜索请求价格为 0.50 美元。
高级版：年度方案，包含 AI 功能、关键词搜索和批量折扣。
提升版：包含高级版所有功能，外加神经搜索功能。

集成

与 Shopify、Salesforce、Adobe Commerce 以及 React、Vue.js 和 Angular 等流行框架集成。API 支持允许与 CRM、数据库和内部工具进行自定义连接。

优点

G2 上的客户强调了协作、仪表板功能和支持等关键方面

协作：“它允许产品、营销和工程团队之间进行有效协作，简化了搜索排名策略的管理过程。”
仪表板：“仪表板非常用户友好，具有许多不同的功能。”
支持：“客户支持很棒，我们几个小时内就为我们的库存部署了 Algolia。”

缺点

客户表示，Algolia 仪表板界面对于初学者来说可能难以操作。此外，价格透明度似乎对某些用户来说是一个限制。

功能过多：“功能太多，刚开始可能会让人觉得不知所措。”
复杂定价方案：“理解 Algolia 的定价及其成本如何扩展有时可能具有挑战性。”

最适合

电子商务平台：通过即时、容错搜索和个性化推荐增强产品发现。
出版商和内容平台：为文章、视频和用户生成内容提供快速、相关的搜索体验。
SaaS 公司：改进应用内搜索功能、文档和支持资源。

为何选择 Algolia

Algolia 拥有强大的数据可视化工具，这些工具对于监控和根据用户输入做出明智决策至关重要。

此外，Algolia 几乎实时提供结果，使其成为一个快速而强大的替代方案。

5. AddSearch

AddSearch 是一种基于云的、AI 驱动的网站搜索解决方案。它集速度、定制化和高级分析于一身。

来源

其仪表板可更好地控制搜索结果，定制索引，并通过富有洞察力的图表优化整体搜索体验。

主要功能

强大的仪表板和分析：通过用户友好的界面提供关键词分析、结果管理、置顶结果等功能。
实时结果：跟踪搜索词、点击率和无结果查询，以优化用户体验。

定价

提供三种定价方案和 14 天免费试用

专业版：每月 99 美元。管理搜索结果、同义词和自动完成功能。
高级版：每月 499 美元。包含专业版所有功能，外加排名工具和更多个性化功能。
企业版：价格面议。包含高级版所有功能，外加自定义商业条款和多个搜索索引。

集成

AddSearch 可与 Shopify、WordPress 和 Google Analytics 无缝集成。

优点

G2 上的客户提到其易于设置和管理

设置：“设置和管理 AddSearch 非常简单，即使是技术经验有限的人也能轻松上手。”
支持：“与 AddSearch 客户支持的沟通也即时、个性化且有帮助。”

缺点

价格：“它很贵，而且没有自动报告功能。”
入门：“将 AddSearch 集成到我们网站的入门过程并没有销售过程中所暗示的那么迅速……”

最适合

电子商务商店：优先考虑产品可发现性。
内容丰富的网站：博客、新闻门户或文档中心。

为何选择 AddSearch

AddSearch 简化了网站搜索的实现，同时提供强大的定制和分析功能，这使其成为希望在无需大量开发工作的情况下增强用户体验的企业的理想选择。

6. Solr

Apache Solr 是一个基于 Apache Lucene 构建的开源搜索平台。它旨在索引大型数据集，并支持复杂的搜索用例，包括全文搜索、分面导航和分析。

来源

Solr 是一个多模态搜索平台，这意味着它可以处理不同类型的输入，例如全文和地理空间数据。

主要功能

可扩展性：分布式架构（Solr Cloud）支持横向扩展和容错。
可定制模式：通过 XML/JSON 配置定义字段类型、分词规则和评分逻辑。
多模态输入：支持全文和地理空间数据。

定价

免费使用。

集成

Apache Solr 与 Apache 生态系统（Hadoop、Spark、Kafka）集成用于数据管道，并通过连接器连接到 SQL/NoSQL 数据库（MySQL、MongoDB）。它支持 REST API 以及 Java、Python 和 PHP 客户端库。

优点

G2 上的用户评论如下

“它是免费的。没有许可证，庞大的社区可以帮助您。”
“与 API 集成非常容易。”
“易于使用和设置。对于简单用例，我们可以在 1-2 天内启动并运行。”

缺点

文档：“它需要[更好]的文档和更多关于如何配置和使用它的示例。”
入门：“新手用户在理解该工具的基础知识方面面临困难，也难以用其他计算机语言实现。”

最适合

电子商务：其高级过滤、分面和实时索引优化了零售产品发现。
研究：非常适合需要精确模式控制和多语言支持的内容密集型系统。

为何选择 Solr

Solr 是一种开源、可扩展且成本效益高的解决方案，无需许可费。

7. Doofinder

Doofinder 是一个基于云的搜索平台，可增强电子商务和内容驱动型网站的搜索体验。

来源

该平台支持多种语言，与主要的电子商务平台集成，并提供视觉搜索和富有洞察力的可视化功能。

主要功能

视觉和语音搜索：支持基于图像的搜索（例如，上传照片以查找类似产品）和语音查询。
搜索营销：置顶结果和促销横幅等功能。
富有洞察力的实时分析：实时分析可跟踪热门搜索、点击率和错失的机会。

定价

Doofinder 提供四种基于展示量或请求量的定价方案，并提供 30 天免费试用。

基础版：每月 39 美元，包含 1 万次请求。附带语音搜索、多索引、预测搜索等功能。
专业版：每月 59 美元，包含 1 万次请求。包含基础版所有功能，外加搜索营销等。
高级版：每月 129 美元，包含 5 万次请求——包含专业版所有功能，外加视觉搜索、AI 个性化、实时分析等。
定制版：价格面议。

集成

Shopify、WooCommerce、Magento、BigCommerce 等的原生插件。

优点

G2 上的客户强调了结果的准确性、支持和分析功能

分析：“另一个主要优势是搜索分析功能：我广泛使用 Doofinder 来了解人们在我的网站上搜索什么。”
支持：“支持团队一直非常乐于助人，响应迅速，并且在出现问题时易于接触。”
准确性：“Doofinder 的 AI 驱动搜索提供快速、准确且高度相关的结果，使客户的产品发现无缝衔接。”

缺点

客户提到小公司的价格限制

“虽然 Doofinder 总体表现出色，但可以改进的一点是价格结构。它有点高，特别是对于小型企业或刚起步的企业。”
“对于小型企业来说，定价可能有点高，而且在微调搜索设置以获得最佳结果时，存在学习曲线。”

最适合

电子商务：优先考虑产品可发现性。

为何选择 Doofinder

Doofinder 简化了与电子商务插件的集成，并通过 AI 驱动的视觉和语音搜索等功能增强了产品可发现性。

8. Lucene

Apache Lucene 是一个用 Java 编写的开源搜索库。

它专为索引和查询大型数据集而设计，是 Solr 和 Elasticsearch 等搜索引擎的基石。

来源

Lucene 通过其倒排索引架构为企业搜索应用程序、电子商务平台和数据分析工具提供支持。

主要功能

可扩展性和性能：该库频繁更新。后者实现了用于预过滤向量搜索的 ACORN-1 算法，提高了速度和性能。
查询语法：自带查询语言，支持用户进行复杂搜索。
可扩展性：原生 Java，但通过 PyLucene 支持 Python。

定价

免费（Apache 2.0 许可证）。

集成

Solr 和 Elasticsearch 的核心。通过连接器与 Hadoop、Spark 和数据库集成。提供 Python 编程语言版本。

优点

用户在 G2 上发表了以下评论

查询语言：“实现简单，编写/生成 Lucene 查询非常容易。”
索引：“它非常适合索引和搜索。”
设置：“安装和设置非常容易。管理也相当简单。”

缺点

以下是用户指出的一些缺点

手动配置不足：“如果能有更多的手动配置会更好。”
需要技术专长：“没有经验，Lucene 索引本身难以维护和搜索。”
设置困难：“对于纯 Lucene 来说，设置并不简单。使用像 SOLR 或 Elasticsearch 这样建立在 Lucene 之上的工具，有助于您的应用程序轻松与后端交互。”

最适合

开发者：它灵活且可扩展，适用于构建自定义搜索引擎或将搜索集成到应用程序中。
研究人员：提供对搜索算法的精细控制。

为何选择 Lucene

Lucene 是商业搜索工具的支柱。它开源、灵活且具有经过验证的可扩展性。虽然像 Elasticsearch 这样的工具抽象了其复杂性，但 Lucene 对于需要低级控制的团队来说是理想之选。

9. Amazon Kendra

Amazon Kendra 是一种由 AI 驱动的企业搜索服务，它允许公司使用新的 GenAI 索引功能构建智能搜索引擎并创建检索增强生成（RAG）系统。

来源

该服务与亚马逊网络服务（AWS）数据存储库（例如 S3、RDS）以及 SharePoint 和 Salesforce 等第三方平台集成。

主要功能

AWS 生态系统集成：与亚马逊工具无缝集成，如亚马逊关系数据库 (RDS)、亚马逊简单存储服务 (S3)、亚马逊 FSx 连接器和亚马逊网络爬虫。
用于 RAG 的 GenAI 索引：在 RAG 工作流程中通过向量搜索实现高精度检索。

定价

Amazon Kendra 提供三种定价方案

GenAI 企业版：每小时 0.32 美元。最多 2 万份文档或 200MB 提取文本。
基本企业版：每小时 1.4 美元。最多 10 万份文档或 30GB 提取文本。
基本开发者版：每小时 1.125 美元。最多 1 万份文档或 3GB 提取文本。

集成

AWS 原生托管服务（S3、RDS、Lambda）、SaaS 工具（Salesforce、SharePoint）以及通过 API 的自定义连接器。

优点

Gartner 上的客户强调以下优势

亚马逊集成：“使用 AWS Kendra 最好的部分是我们的所有文档都在 S3 存储桶中，因此将存储桶添加到 Kendra 设置并创建索引以开始同步文档并不困难。”
准确性：“它提供由 AI 驱动的高度准确和高效的搜索结果。”

缺点

以下是 Gartner 上的客户指出的一些限制

成本：“Kendra 总体来说很昂贵。由于社区版对文档数量有所限制，我们切换到企业版，结果总体上还是很贵。”
集成：“Kendra 提供了预构建连接，但其库可能不包含所有第三方工具或专有系统，因此需要构建新的连接器。”

最适合

企业：跨内部数据库和文档存储库进行搜索。
受监管行业：医疗保健、金融或法律等需要安全搜索的行业。
以 AWS 为中心的工作负载：已经使用 AWS 服务的组织。

为何选择 Amazon Kendra

Amazon Kendra 简化了已使用 AWS 的组织的企业搜索，并利用生成式 AI 增强公司内部的 RAG 系统。

10. Bloomreach

Bloomreach 是一个基于云的电子商务体验平台和 B2B 服务，结合了 AI 驱动的搜索工具、营销自动化和内容管理。

来源

Bloomreach 提供 RESTful API，用于向移动和桌面页面添加功能。此外，他们支持基于 API 的内容源摄取，以与 Bloomreach Search 集成。

主要功能

广泛的电子商务集成：与主要的电子商务平台无缝协作，如 SAP Hybris、Salesforce Commerce Cloud、BigCommerce、Shopify 等。
个性化体验：通过生成式 AI 理解用户行为，并利用其他 Bloomreach 工具的知识来提升客户满意度。

定价

自主搜索方案的价格仅供咨询。

集成

Bloomreach 提供与 Shopify、BigCommerce、Salesforce Commerce Cloud、SAP Hybris 和 IBM WebSphere 等第三方系统的多种集成。

优点

G2 上的客户强调了以下几点

集成：“我特别欣赏它如何实现跨各种系统的平滑集成，以及它对用户旅程的控制程度。”
支持：“支持团队总是响应迅速且极具帮助，几乎所有问题都能在当天解决，通常在一小时内。”

缺点

G2 上的客户表示该平台有时可能不直观

“某些功能有时会感觉不那么直观，这可能导致在实施或故障排除过程中效率低下。”
“要充分发挥其潜力，您需要熟悉该系统，因为有些逻辑与您最初的预期不同。”

最适合

零售商：管理大量产品目录和营销活动。
全球品牌：需要多语言 SEO 和本地化内容。

为何选择 Bloomreach

对于需要统一搜索、商品推销和跨渠道营销的单一平台的大型零售商来说，Bloomreach 表现出色。

最佳开源 Azure AI Search 替代方案是什么？

一个好的开源 Azure AI Search 替代方案应优先考虑可扩展性、开发者友好的 API，以及容错和分面搜索等高级搜索功能。

它必须是社区驱动的，适应各种用例，支持多种编程语言，并拥有易于理解的文档。

最佳开源替代方案有

Meilisearch：这个完全开源的引擎提供即时搜索、拼写纠错和可定制的排序规则。它还提供多种编程语言（例如 Python、JavaScript 和 .NET）的 SDK，以及与 LangChain 及其他框架兼容的完善文档 API。
Elasticsearch：在分布式搜索和分析方面表现出色，并由成熟的开源生态系统提供支持，包含多个代码实现示例。
Qdrant：Qdrant 基于 Rust 构建，其开源版本支持高性能相似性搜索和元数据过滤。Qdrant 的 RESTful API 支持多种语言。

开源替代方案消除了许可成本，并提供了无与伦比的灵活性，但需要自管理的 инфраструктура 和技术专业知识。虽然像 Meilisearch 这样的工具简化了入门，但像 Elasticsearch 或 Qdrant 等其他工具可能需要更多的专业知识和时间才能开始构建。

适用于电子商务的最佳 Azure AI Search 替代方案是什么？

适用于电子商务企业的最佳 Azure AI Search 替代方案应优先考虑快速、准确的产品发现、与电子商务平台的无缝集成以及视觉搜索或个性化推荐等功能。

Azure AI Search 的最佳电子商务替代方案有

Meilisearch：闪电般快速、容错搜索和分面过滤，对于大量产品目录至关重要。例如，Bookshop.org 报告称，在实施 Meilisearch 的 AI 搜索功能后，购买转化率提升了 43%。
Doofinder：它以其专为电子商务量身定制的 AI 驱动视觉和语音搜索功能脱颖而出。“搜索营销”（置顶结果、促销）和实时分析等功能帮助企业优化产品可见性。
Bloomreach：统一的搜索、内容和营销工具。其与 SAP Hybris 或 Salesforce Commerce Cloud 的深度集成适合管理复杂产品目录的电子商务公司。

这些替代方案优先考虑定制化和可扩展性。Meilisearch 提供更灵活的集成，而 Doofinder 和 Bloomreach 则以更高的成本服务于更具体的用例。

适用于企业的最佳 Azure AI Search 替代方案是什么？

理想的企业搜索替代方案必须提供可扩展性、强大的安全性，并与现有基础设施无缝集成。它应具备卓越的客户支持并符合行业标准。

以下是 Azure AI Search 的最佳企业替代方案

Meilisearch：提供轻量级开源解决方案，具有快速搜索和容错功能。其 RESTful API 和多语言支持简化了全球部署，而可定制的排序规则确保了精确结果。客户称赞其快速设置和与自定义解决方案的轻松集成。
Elasticsearch：对于需要分布式架构和实时分析的大型企业来说，它表现出色。其 Elastic Stack 集成（Kibana、Logstash）支持复杂的数据工作流程，从日志管理到面向客户的搜索。
Amazon Kendra：为企业提供 GenAI 驱动的搜索，非常适用于 RAG 系统和内部知识库。对于使用 AWS 并优先考虑安全性的大型企业来说，这是一个明智的选择。

这些解决方案通过 Meilisearch 快速轻量级的实现及其卓越支持、Elasticsearch 的可扩展性和分析功能，或 Kendra 的 Gen-AI 搜索和与 AWS 的轻松集成，满足现代企业搜索需求。

最佳自托管 Azure AI Search 替代方案是什么？

对于优先考虑数据控制和基础设施独立性的组织而言，自托管搜索解决方案提供了对搜索基础设施的完全所有权。理想的自托管替代方案应提供企业级性能、简单的部署和强大的管理工具，同时保持在本地或私有云中运行的灵活性。

以下是 Azure AI Search 的最佳自托管替代方案

Meilisearch：提供易于理解的自托管文档。您只需使用简单的 curl 命令在本地机器上安装 Meilisearch，并使用主密钥运行实例。之后，您可以使用 curl 命令或直接使用您选择的编程语言添加索引、进行搜索或检查状态。
Qdrant：它是一个支持多种编程语言的自托管解决方案。它允许您在公司的机器上使用 JSON 格式添加有效载荷（额外信息）。
Solr：非常适合已经熟悉 Apache 生态系统的组织。其成熟的代码库处理复杂的搜索用例，具有自定义评分模型和丰富的文档处理管道等功能。活跃的开源社区确保持续改进和广泛的插件支持。