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...
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...
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…
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...
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 ...
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。
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": ...
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。
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]。