Liferay 本身已具備全文搜尋、Facet、Filter、搜尋結果調校與權限感知搜尋等能力。 當企業進一步需要更精細的搜尋規則、語意搜尋、Machine Learning 排名、 搜尋叢集監控與高可用搜尋架構時， 可運用 Liferay Enterprise Search（LES）的進階企業搜尋能力。
Liferay Enterprise Search 能提供什麼？
LES 建立在 Liferay 原有搜尋架構之上， 從搜尋規則、相關性、語意理解到搜尋平台維運， 進一步提升企業大量內容與知識的搜尋能力。
Search Blueprints
建立企業自訂 Query、Filter、Boost 與搜尋相關性規則。
Semantic Search
利用 Embedding 依內容語意，而不只是完全相同的關鍵字找資料。
Learning to Rank
利用 Machine Learning 模型重新計算搜尋結果排名。
Monitoring
監控 Elasticsearch Cluster、Index 與搜尋服務健康狀態。
Cross-Cluster Replication
建立跨 Elasticsearch Cluster 的索引複寫與高可用架構。
LES 進階搜尋功能
不同功能處理不同層面的企業搜尋問題， 可依內容規模、搜尋品質與系統維運需求選擇適合的架構。
Search Blueprints
DXP 7.4 可用Search Blueprints 可控制搜尋 Query、Filter、Boost、 搜尋欄位與相關性權重，也能依使用者或搜尋情境建立 Context-aware Search。許多原本需要自行撰寫搜尋程式的需求， 可以改由 Blueprint 建立與管理。
深入了解 Search BlueprintsLearning to Rank
ElasticsearchLearning to Rank（LTR）利用 Machine Learning 模型重新評估搜尋結果， 可將內容新舊程度、分類匹配、地理位置或其他搜尋特徵納入模型， 對搜尋引擎原先取得的結果重新計算 Score 與順位。
適合搜尋資料量大，並具有搜尋紀錄、搜尋品質分析及專業相關性調校需求的企業環境。
Elasticsearch Monitoring
ElasticsearchLiferay Enterprise Search Monitoring 可搭配 Elasticsearch 與 Kibana 監控搜尋叢集，協助管理人員觀察 Node、Index、 搜尋效能與系統資源使用狀態。
對內容量大、搜尋流量高或使用多節點 Elasticsearch Cluster 的正式環境， 可利用監控資訊掌握搜尋平台健康狀態並協助問題分析。
Cross-Cluster Replication
ElasticsearchCross-Cluster Replication（CCR）可將主要 Elasticsearch Cluster 的搜尋 Index 複寫至其他 Cluster， 建立 Leader / Follower 的跨叢集搜尋架構。
可應用於災難備援、高可用環境及不同地理區域的搜尋服務， 降低單一搜尋 Cluster 發生問題時對企業服務造成的影響。
從關鍵字搜尋進一步理解內容語意
Semantic Search 是 Liferay Enterprise Search 近年重要的搜尋能力，可進一步改善只依關鍵字匹配所造成的限制。
Semantic Search 語意搜尋
DXP 2026.Q1+ GASemantic Search 利用 Text Embedding 將搜尋語句與內容轉換為向量， 再比較彼此的語意相似程度。即使使用者輸入的文字與文件原文並不完全相同， 仍有機會依「意思」找出相關內容。
Elasticsearch 與 OpenSearch 的 LES 功能差異
新版 Liferay 可搭配 Elasticsearch 或 OpenSearch， 但兩種搜尋引擎對 LES 進階功能的支援範圍並不完全相同。
| LES 功能 | Elasticsearch | OpenSearch |
|---|---|---|
| Search Blueprints | ||
| Semantic Search | ||
| Learning to Rank | — | |
| Elasticsearch Monitoring | — | |
| Cross-Cluster Replication | — |
一般搜尋、搜尋調校與 LES 的差異
企業不一定一開始就需要所有進階搜尋能力， 可依需求從基本搜尋逐步提升到企業級搜尋架構。
Liferay Search
全文搜尋、Search Results、Facet、Custom Filter、 Sort、Suggestions 與權限感知搜尋， 適合一般網站及企業應用的基本搜尋需求。
Search Tuning
利用 Synonym Sets 與 Result Rankings 處理企業同義詞、重要搜尋結果及特定關鍵字的順位調整。
Enterprise Search
進一步運用 Search Blueprints、Semantic Search、 Learning to Rank、Monitoring 與 CCR， 建立較完整的企業級搜尋平台。
哪些企業情境適合導入進階搜尋？
LES 的價值不只是功能更多， 而是在內容量、搜尋規則與系統可用性提高後， 仍能維持良好的搜尋品質與管理能力。
搜尋規則複雜
不同部門、內容類型或搜尋情境， 需要不同搜尋欄位、Filter、Boost 與權重設定。
大量企業知識
文件與內容數量龐大， 單純關鍵字匹配已不足以提供良好的資訊查找體驗。
需要語意搜尋
使用者以自然語言描述問題或概念， 不一定知道文件實際使用的關鍵字。
持續改善搜尋品質
希望利用 Search Blueprints 或 Machine Learning 持續改善搜尋相關性與結果排名。
搜尋平台需要監控
Elasticsearch 採用多節點正式環境， 需要掌握 Cluster、Index、資源及搜尋服務健康狀態。
高可用與災難備援
關鍵企業系統不能因單一搜尋 Cluster 故障， 就造成搜尋服務長時間無法使用。
從企業搜尋延伸至 AI / RAG 知識搜尋
搜尋與 AI 可以成為不同層次的知識服務
Semantic Search、Embedding 與企業內容索引， 可進一步成為 AI / RAG 知識問答架構的一部分。 企業可以 DMS、CMS、EIP 與其他企業知識作為資料來源， 再依權限與檢索結果提供 AI 回答及來源引用。
傳統 Search、Semantic Search 與 RAG 的用途並不完全相同， 可依「搜尋文件」、「理解語意」及「產生整合回答」等需求分別規劃。
了解 AI 與企業內容應用景佳科技 Liferay Enterprise Search 技術服務
景佳科技可依企業的 Liferay 版本、搜尋資料量、內容來源、 搜尋品質與系統可用性需求，規劃適合的 Enterprise Search 架構， 並協助搜尋引擎、搜尋規則及進階搜尋功能的建置與調校。