官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-script-score-query.html#vector-functions 目前这个功能还是处于试验阶段。在未来的版本中可能会出现变化。基于 Vector(向量)的打分目前分为一下两种: Dense_vector Spare_vector 它们都是基于功能进行评分的。在实际的使用中,我们...
doc[<field>].vectorValue-以浮点数组的形式返回向量的值 doc[<field>].magnitude-返回向量的大小 接下来以cosineSimilarity为例,这是一个通过计算两个向量的余弦大小来判断向量相似度的函数。我们通过传入的参数向量queryVector,这个名称是自定义的,但是需要与source的脚本中params.queryVector一致,下面方法将会查询所有...
JSON POST /_msearch { "index": "my_vector_index" } { "query": { "match_all": {} } } { "index": "my_vector_index" } { "query": { "match": { "category": "sci-fi" } } }1.2.3.4.5.6.4.使用缓存 为频繁访问的查询实现缓存策略，以减少计算负载并缩短响应时间。5.监控...
评分脚本cosineSimilarity(params.query_vector, 'content_vector') + 1.0计算查询向量和每个文档的content_vector字段之间的余弦相似度,并将结果加1(因为余弦相似度的范围是-1到1,而Elasticsearch的评分必须是非负的)。 我们拿文档1的向量作为检索条件,执行结果如下: ...
"query_vector": [1, 2, 3], "k": 5, "num_candidates": 10 } } 前几个参数相当直观:我们指定数据存储的位置(field)和我们想要比较的对象(query_vector)。 另一方面,k 和 num_candidates 参数稍微有些晦涩,需要一定的理解才能进行精细调整。这些参数特定于我们使用的算法和数据结构,即HNSW,并主要用于控制...
"query_vector": [], "k": 10, "num_candidates": 10 }, "size": 0 } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 2.2 检索语句profile结果 ...
评分脚本cosineSimilarity(params.query_vector, 'content_vector') + 1.0计算查询向量和每个文档的content_vector字段之间的余弦相似度,并将结果加1(因为余弦相似度的范围是-1到1,而Elasticsearch的评分必须是非负的)。 我们拿文档1的向量作为检索条件,执行结果如下: ...
在导入过程中，Vector有告警信息。已对导入结果检查，日志数量没有问题。资源占用（CPU和内存）资源占用是评价系统性能的重要指标。我们将监控在数据导入过程中，Elasticsearch和ClickHouse的CPU和内存使用情况。✓Elasticsearch在导入过程中，CPU占用约70%，内存占用8GB，导入结束后内存维持占用。✓ClickHouse在导入过程中，...
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.3/query-dsl-script-score-query.html#vector-functions 核心功能在于允许通过向量之间的夹角计算相似度,用 k 最近邻 (k-NN) 的余弦相似度距离指标,从而为相似度搜索引擎提供支持。广泛用于文本分析和推荐系统。
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...