与 kNN 搜索类似,num_candidates 参数定义在执行 kNN 搜索时在每个分片上考虑多少个候选者。 GET products/_search { "size" : 3, "query": { "knn": { "field": "embedding", "query_vector": [2,2,2,0], "num_candidates": 10 } } } kNN 查询的执行方式与顶层 kNN 搜索不同。 下面是一个...
传统的搜索查询支持 query 功能,但是 Elasticsearch 引入了 knn 搜索功能作为查询向量的一等公民。 knn 块由我们要搜索的字段组成 - 在本例中,它是标题向量 - title_vector.predicted_value 字段。请记住,这是我们之前在映射中提到的字段的名称。 query_vector_builder 是我们需要提供查询以及嵌入查询所需的模型的地...
"knn":{ "field":"my_vector_field", "query_vector":[54,10,-2], "k":10, "num_candidates":100, "query_vector_builder":{// 可选,调用模型进行Embedding "text_embedding":{ "model_id":"sentence-transformers__msmarco-minilm-l-12-v3", ...
"vector": { "type": "dense_vector", "dims": 1024, "index": true, "similarity": "cosine" } knn搜索代码: BoolQuery.Builderbool=QueryBuilders.bool().boost(1.0f);QuerymultiMatch=QueryBuilders.multiMatch().fields("name","synonyms").query(name).fuzziness(condition.getFuzziness()).operator(...
8.9是另一个重大版本,引入了SIMD支持和Panama Vector API。 此外,query_vector_builder正式可用,并引入了RRF。 Elasticsearch 8.9还附带了Lucene 9.7,添加了多段并行kNN查询,加快了浮点向量的暴力搜索,并通过Panama VectorAPI加速了向量的暴力搜索。 Elasticsearch 8.10 ...
float[] queryVector:用于表示查询向量,可传入形参和实参。 DocValues docValues:用于指定文档向量。 script向量检索不支持处于离线模式(index.vector.builder.offlineMode = true)下构建的索引。 索引预热(降低延迟) knn索引由于需要进行全内存检索,所以在索引冷加载时会出现查询延迟较高的情况。因此knn插件提供了索引预...
float[] queryVector:用于表示查询向量,可传入形参和实参。 DocValues docValues:用于指定文档向量。 script向量检索不支持处于离线模式(index.vector.builder.offlineMode = true)下构建的索引。 索引预热(降低延迟) knn索引由于需要进行全内存检索,所以在索引冷加载时会出现查询延迟较高的情况。因此knn插件提供了索引预...
float[] queryVector:用于表示查询向量,可传入形参和实参。 DocValues docValues:用于指定文档向量。 script向量检索不支持处于离线模式(index.vector.builder.offlineMode = true)下构建的索引。 索引预热(降低延迟) knn索引由于需要进行全内存检索,所以在索引冷加载时会出现查询延迟较高的情况。因此knn插件提供了索引预...
query_vector,用户输入的向量,从:byte-image-vector 中找到:与 query-vecotr 最相近的 k 个向量返回。 field,字段名称,byte-image-vector 字段存储了:float 数组,对该字段进行向量检索。 向量检索字段 与 其它字段 「混合」查询 方式一: 因为filter 语句是放在 knn option 里面,在执行 knn 查询的同时,执行 filt...
KNN 检索:给定一个 query vector,寻找 K 个与之最相近的向量。数据量太时,KNN 检索性能太差,实际应用中一般采用 ANN 检索。 1.1 向量检索的步骤 将待检索的数据转换成向量表示,比如将 “有商品曝光的 query” 通过 transformer 转换成 query embing 向量,其表现形式则是:128 维的 float 数组。