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...
如下图所示,先从左往右看是写入,图像、文档、音频转化为向量特征表示,在 Elasticsearch 中通过 dense_vector 类型存储。 从右往左看是检索,先将检索语句转化为向量特征表示,然后借助 K 近邻检索算法(在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现),获取相似的结果。 看中间,Results 部分就是向量检索的结果。 综上,向量...
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 Elasticsearch v8.0 中,我们引入了一个新的 _knn_search 端点,它允许在索引的 dense_vector 字段上进行有效的近似最近邻搜索。 我们使用 _knn_search API 来查找最近的文档。 例如,给一个文本查询 “how is the weather in jamaica”,我们首先运行 _infer API 以得到一个密集向量的 embedding: POST /_ml...
2019年:Elasticsearch 7.0版本引入了向量搜索的初步支持,通过dense_vector字段类型,允许用户存储密集向量并进行余弦相似度计算。这标志着Elasticsearch正式进入了向量搜索领域。 2020年:随着版本的持续迭代,Elasticsearch增加了对向量的更多操作和功能,如向量的脚本评分和向量字段的更复杂查询能力。
ElasticSearch中新增dense_vectortype类型,支持向量数据的存储。 ES 向量搜索目前有两种方式: script_score:精确搜索 _knn_search:近似搜索 对于script_score来说,其实就是暴力搜索,将查询向量与ES文档返回的向量数据集挨个匹配并打分;_knn_search则是基于KNN算法理论,结合相似性算法计算查询向量的K个近邻向量。
如下图所示,先从左往右看是写入,图像、文档、音频转化为向量特征表示,在 Elasticsearch 中通过dense_vector类型存储。 从右往左看是检索,先将检索语句转化为向量特征表示,然后借助 K 近邻检索算法(在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现),获取相似的结果。
高维向量搜索:在 Elasticsearch 8.X 中利用 dense_vector 的实战探索 Elasticsearch:普通检索和向量检索的异同? Elasticsearch 8.X “图搜图”实战 2、一边实战,一边验证 如下所有验证都是在 Elasticsearch 8.11.0 集群环境下完成的。 2.1 步骤 1: 创建索引 首先,通过PUT image-index 请求,创建了一个名为 image-...
"type": "dense_vector", "dims": 128 }, "my_text": { "type": "text" } } } } 2. 写入数据 向索引中写入数据时,需要将文档的向量数据包含在请求中。以下是一个写入数据的示例请求: PUT /vector_index/_doc/1 { "my_text": "示例文本", ...