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...
"vector_recommendation":[2.97,3.9,6.2]}{"index":{"_id":"effective-java"}}{"isbn13":"978-1491936160","author":"Joshua Block","title":"Effective Java","publisher":"Addison-Wesley","category":["programming languages","java"],"pages":412,"price":27.91,"format":"paperback","rating"...
dense_vector存储稠密向量,sparse_vector存储稀疏向量;它们的value都是单一的float数值,可以是0、负数或正数;dense_vector数组的最大长度不能超过1024,每个文档的数组长度可以不同;sparse_vector存储的是个非嵌套类型的json对象,对象key是向量的位置,即integer类型的字符串,范围[0,65535]。 dense_vector与sparse_vector...
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...
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...
维度的数量取决于机器学习模型,但通常在几百到几千之间。 例如,OpenAI Embeddings 模型拥有 1536 个维度,而Cohere Embeddings 模型的维度范围为 382 到 4096 个。 截至最新版本,Elasticsearch 的dense_vector字段类型最多支持 4096 个维度。 向量嵌入的真正壮举是具有相似含义的数据点在空间中靠近在一起。 另一个有...
dense_vector类型的字段存储浮点值的密集向量。 向量中的最大维数不应超过2048。 dense_vector类型的字段是一个单值字段。 这些向量可用于文档评分。 例如,文档得分可以表示给定查询向量和索引文档向量之间的距离。 将密集向量索引为一个浮点数组。PUT /my_index { "mappings": { "properties": { "my_vector": ...
到Elasticsearch 7.0 版本,正式开始增加对向量字段的支持,例如通过 dense_vector 类型。这标志着 Elasticsearch 正式进入向量检索领域,不再只依赖于插件。 dense_vector最早的发起时间:2018 年 12 月 13 日,7.6 版本标记为 GA。 https://github.com/elastic/elasticsearch/pull/33022 ...
最近我们需要对行业知识库进行建模,其中可能会涉及到实体匹配、模糊搜索、向量搜索等多种召回和算分方式,最终我们选择了通过 ES 7.X (最终选择 7.10)里的新功能,Dense vector 帮忙一起完成这部分的需求。 2、技术选型 2.1 解决方案需求 支持向量搜索 支持多维度筛选、过滤 吞吐速率 学习、使用成本 运维成本 2.2 ...
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。