电商/O2O场景对搜索结果的召回和排序有极高的要求。海量业务数据需要实时更新，满足商品进行多维度比较，帮助用户解决关键词堆砌，词序对语义的影响较小等问题。

内容行业搜索关键词和内容多样性丰富、用词规范程度参差不齐，这就要求搜索引擎对关键词和内容进行智能语义分析，通过机器识别出用户查询的真正意图，找到全面相关的结果进行需求满足。

游戏行业内容形式多样，包含视频、wiki、攻略、用户等多类目，专属分词复杂垂直，涉及游戏名称、版本、角色、装备、主播等Query，且新词迭代快，搜索效果直接影响终端用户搜索体验。

多媒体内容传递的信息非常丰富，并且用户在检索时语义表达参差不齐，需要利用NLP能力做全面分析解构，并在排序上满足时效性和多样性。

在物流、订单、优惠劵、保单检索等场景，面对海量数据，如何保证数据时效性、检索稳定性、业务高峰灵活性非常重要，使用传统数据库产品及开源检索服务很难满足业务需要。通过OpenSearch高性能检索版，可一键平滑扩缩容，稳定支持业务大促，同时提供高并发低延迟、高可用的检索服务。