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。 在接下来的部分,我将展示如何创建一个简单的Elasticsearch索引,该索引包含基于文本嵌入的向量搜索功能。
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...
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。 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...
在Elasticsearch 中,dense_vector是一种专门用来存储和处理稠密向量(dense vectors)的字段类型。 它特别适合需要进行k 近邻搜索(kNN)的场景,比如推荐系统、图像搜索或自然语言处理中的语义相似性计算。 本文将带你从零开始了解dense_vector,包括它的定义、使用方式、索引选项以及一些实用技巧。 让我们一步步拆解这块内容,...
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…
访问dense_vector的推荐方法是通过cosinessimilarity, dotProduct, 1norm或l2norm函数。但是需要注意,每个DSL脚本只能调用这些函数一次。例如,不要在循环中使用这些函数来计算文档向量和多个其他向量之间的相似性。如果需要该功能,可以通过直接访问向量值来重新实现这些函数。
在信息检索领域,Elasticsearch以其强大的搜索和分析能力著称。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。
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 float 数值数组: PUT my-index { "mappings": { ...
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): ...
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。 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...