dense_vector(稠密向量)引入BBQ (Better Binary Quantization)的量化类型,向量索引可以实现32倍的内存压缩,极大降低内存容量。 支持Inference API特性正式GA,详细信息,请参见Inference APIs。 支持RRF(Reciprocal Rank Fusion)特性正式GA,详细信息,请参见Reciprocal rank fusion。
近年来,随着深度学习技术的发展,向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型,支持存储高维向量数据,如词嵌入或文档嵌入,以进行相似度搜索等操作。在本文中,我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
在本文中,我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。 一、背景介绍 首先,我们需要了解一下dense_vector。dense_vector是Elasticsearch用于存储高维向量的字段类型,通常用于神经搜索,以便利用NLP和深度学习模型生成的嵌入来搜索相似文本。你可以在这个链接找到更多关于dense_vector的信息。 在...
密集向量(dense_vector)字段类型存储数值的密集向量。 密集向量场主要用于 k 最近邻 (kNN) 搜索。dense_vector 类型不支持聚合或排序。 默认情况下,你可以基于 element_type 添加一个 dend_vector 字段作为 flo…
Elasticsearch,作为一个广泛使用的分布式搜索引擎,通过引入Dense Vector数据类型,为处理这类复杂数据提供了强大的支持。本文将详细介绍Dense Vector数据类型的特性,以及如何通过标量量化技术来优化其在Elasticsearch中的使用。 Dense Vector数据类型简介 在Elasticsearch 7.3及以上版本中,Dense Vector字段类型被引入,用于存储和...
创建一个支持向量检索的mapping,字段类型为dense_vector。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 7.x 支持的 dims 最大为 1024。PUTindex3{"mappings":{"properties":{"my_vector":{"type":"dense_vector","dims":3},"my_text":{"type":"keyword"}}} 2.2...
将范围缩小到 dense_vector 和 openai_vector 轨迹,我们有关于 latency@50th 和召回率的绝对值数据如下: Dense Vector latency@50 Dense Vector recall OpenAI latency@50 OpenAI Recall 类似地,每个场景的 HNSW 图节点访问的第 99 百分位数如下(数值越小越好): ...
随着dense_vector数据类型的引入和script_score功能的应用,Elasticsearch进一步拓展了其作为向量数据库的潜力。本文将深入探讨dense_vector和script_score在Elasticsearch向量数据库中的作用。 一、向量搜索与Elasticsearch 向量搜索技术近年来在信息检索领域崭露头角,它通过将文本转化为向量的方式,实现了更加精准和高效的搜索...
这个命令创建了一个名为`image_index`的索引，其中定义了一个`image_features`字段，类型为`dense_vector`，并且指定了特征向量的维度（这里假设为512，需要根据实际提取的特征向量维度进行修改）。4. 将图像特征向量存储到Elasticsearch 插入数据示例（使用Python和`elasticsearch python`库）假设你已经提取了图像的特征...
如果你只有基本许可证,要运行 kNN 搜索,你需要在 Elasticsearch 之外将数据转换为有意义的向量值,并将其作为 dense_vector 字段值添加到文档中。 为了将文本转换为相应的向量,我们使用了一个 Python 项目,你可以从我们的 GitHub 页面 [2] 轻松克隆和研究。