Drive AI Search Beta部署与验收

概述

NAS AI搜索怎样工作？

Synology Drive AI Search（群晖AI搜索）已于2026年6月22日进入Beta阶段。它在指定群晖GPU NAS上运行Embedding、OCR、语音转文字和图像描述模型，为Synology Drive团队文件夹建立语义索引，让用户按内容含义搜索文档、图片、音频和视频。Synology公布的正式提供时间为2026年第四季度。

这项功能面向企业文件检索：员工可以输入自然语言描述，AI Highlights按照语义相关度返回结果和内容片段；清晰的文件类型、所有者或时间意图还可以转为搜索条件。部署前需要同时核对NAS型号、NVIDIA GPU、套件版本、文件范围、内存和初始索引资源。

NAS AI搜索包含本地内容处理、语义索引和Drive搜索界面三层。AI Console 2.0负责启用设备端模型，Synology AI Runtime提供本地推理环境，Universal Search负责配置团队文件夹的语义索引，Synology Drive 4.1提供自然语言查询和AI Highlights结果。

传统文件名搜索适合已知名称，全文搜索适合已知关键词，NAS自然语言搜索适合"记得内容、忘记文件名"的场景。例如，用户可以搜索"去年讨论东南亚渠道预算的演示文稿"或"设备出现红色告警灯的视频"，再结合文件类型、所有者和时间缩小结果范围。

Synology Drive 4.1与AI Console 2.0目前是什么状态？

Drive AI Search当前由一组Beta套件共同提供，企业可将其用于兼容性测试、检索质量评估和资源测量。

官方Beta页面列出的发布日期为2026年6月22日。DSM 7.4新闻稿将AI Search的正式提供时间列为2026年第四季度。正式上线前，可分别记录Beta版本、索引规模、查询样本和结果质量，后续再按正式版支持清单复核。

哪些群晖NAS支持Drive AI Search Beta？

当前Beta安装范围包括6款机型，并要求安装官方兼容列表中的NVIDIA GPU：

• FS3420
• FS6420
• RS11626xs+
• RS3626xs
• RS4826xs+
• RS6426xs+

机型名称出现在Beta套件的兼容范围内，只完成了第一层核对；项目还要核对对应GPU型号、PCIe安装条件、电源与散热、DSM版本、内存容量以及全部依赖套件。

四类设备端模型预计使用的系统内存分别为：Embedding 2 GB、OCR 2 GB、STT 3 GB、图像描述 3 GB。Synology同时建议为系统和其他服务至少预留16 GB内存。实际规划可按下面的方法建立测试基线：

AI模型估算内存 = 已启用模型的估算内存之和
系统规划内存 = AI模型估算内存 + 至少16 GB系统预留 + 其他套件实测峰值
初始索引时间 = 试点文件数量 ÷ 实测每小时完成数量

这些计算用于确定试点规模和维护窗口。文件类型、语言数量、媒体时长、GPU性能以及NAS上的其他业务负载都会影响内存和索引时间。

NAS AI搜索支持哪些文件？

当前语义索引覆盖文档、图片、音频和视频四类内容，将NAS文档搜索和NAS图片搜索从文件名匹配扩展到内容理解层面：

超过表中大小范围的文件会回落到文件内容索引。当前语义索引的文件夹范围限定为Synology Drive及其团队文件夹，Hybrid Share文件夹、外接USB或SD存储、远程文件夹、已挂载云服务和虚拟磁盘位于该范围之外。

加密文件、内容为空的文件、扩展名经过手动修改的文件和损坏文件当前位于语义索引内容范围之外。音频与视频的处理结果还取决于编解码器兼容情况。企业在试点时应按真实文件组合抽样，涵盖扫描PDF、Office文件、工程图片、会议录音和培训视频。

AI Console 2.0在搜索过程中负责什么？

AI Console 2.0管理四类GPU模型的启用状态，也保留第三方AI API整合能力。两条数据处理路径共同支撑Synology Drive语义搜索的完整能力，可以分别规划：

1. 设备端内容处理：Embedding、OCR、STT和图像描述模型在支持的GPU NAS上运行，用于生成语义索引所需的信息。
2. 可选查询优化：管理员在AI Console中配置第三方或自托管LLM后，Drive可解析查询中的文件类型、所有者和时间条件，并将这些条件应用于搜索。

只启用设备端模型时，项目重点是GPU、内存、索引范围和资源占用。启用第三方LLM时，还要登记服务商、Base URL、模型、凭据、调用限额、用户权限和交易日志，并按企业的数据分级规则审核查询内容的处理路径。

AI Console的正式版功能、支持服务商、去标识化和审计方法由群晖AI Console总览集中说明。

怎样部署Synology Drive AI Search？

官方配置路径可以整理为六步：

1. 核对硬件：确认NAS在当前Beta机型范围内，并从GPU兼容列表选择对应NVIDIA GPU。
2. 安装GPU：按产品手册完成安装、供电和开机检查。
3. 安装套件：通过首次安装向导，或从AI Console的"GPU-Powered Models"和Drive的"AI Assistant"进入引导流程。
4. 启用模型：在AI Console中选择Embedding、OCR、STT和图像描述模型，并记录各模型的内存占用。
5. 配置语义索引：进入Universal Search的文件索引设置，为指定Drive团队文件夹选择Semantic indexing，并勾选文件类型。
6. 执行搜索验收：在Drive搜索栏输入自然语言问题，检查AI Highlights、结果片段、预览、跳转位置和快捷筛选。

初次启用语义索引后，系统会处理已有文件。索引完成前，搜索结果处于逐步完善状态。企业可以先选择一个权限边界清晰、文件类型有代表性的团队文件夹，以固定查询集记录索引进度和命中质量。

企业怎样验收NAS AI搜索？

验收应同时覆盖"搜得到、权限正确、结果可解释、资源可控"四个方面。

搜索质量可以采用固定公式比较不同配置：

Top 5命中率 = 前5条结果中包含目标文件的查询数 ÷ 查询总数 × 100%
有效片段率 = 能直接定位有效内容的结果数 ÷ 抽查结果总数 × 100%
索引吞吐量 = 完成索引的文件数 ÷ 实际索引小时数

这组数据可以帮助企业决定启用哪些模型、纳入哪些团队文件夹，以及将初始索引安排在哪个维护窗口。

哪些场景适合先测试Drive AI Search？

以下场景通常具有较高的检索价值：

• 项目资料散落在多级目录中，员工记得内容主题和时间，文件名线索较少；
• 扫描合同、验收报告和图片资料需要OCR后统一搜索；
• 培训录音、会议视频和操作视频需要按语音或画面内容查找；
• 市场、设计和工程团队积累了大量图片，希望按自然语言描述定位素材；
• 企业希望在NAS上完成内容向量化，通过Synology Drive语义搜索在统一权限下检索结果。

当前Beta机型集中在企业级RackStation和FlashStation。现有NAS位于其他系列时，可先整理文件规模、格式构成、用户数量和查询样本，再评估GPU NAS、正式版时间和迁移路径。

了解AI Search在DSM中的产品位置，可继续阅读DSM 7.4功能介绍。

关于本方案服务方

成都美步科技有限公司是四川成都 Synology 群晖授权代理与方案集成商，为企业客户提供群晖GPU NAS产品销售、AI搜索方案设计、实施部署、数据迁移、系统配置和技术服务，已在成都、重庆、贵阳、昆明等西南城市完成大量企业级群晖NAS项目落地。

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