living" model_id = "sentence-transformers__msmarco-minilm-l-12-v3" search_results = es.search( index=INDEX_NAME, knn={ "field": "description_embedding", "query_vector_builder": { "text_embedding": { "model_id": model_id, "model_text": query_string } }, }, ) print(search_...
"query":{// 可选,混合多路评分检索 "match":{ "name":"john" } }, "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":{ ...
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 ...
5 查询数据方法public void queryData(String index,String type){QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.termQuery("content", "中国"); SearchResponse searchResponse = client.prepareSearch(index).setTypes(type) .setQuery(queryBuilder) .execute() .actionGet(); SearchHits hits = searc...
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...
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.termQuery(“text.keyword”, “来自新华社的报道”)); 1. 1.1.2 布尔过滤器 一个bool 过滤器由三部分组成: { "bool" : { "must" : [], "should" : [], "must_not" : [], "filter": [] } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. must ——所有的语...
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...
"query": { "prefix": { "brandName": { "value": "2dff" } } } } get goods/_search { "query": { "range": { "price": { "gte": 1000, "lte": 1000 } } }, "sort": [ { "price": { "order": "desc" } } ] }
Client client=newTransportClient.Builder().settings(settings).build() .addTransportAddress(newInetSocketTransportAddress (newInetSocketAddress(IP, PORT))); 3. 在执行查询时,主要是使用QueryBuilders核心查询对象,通过该对象可以设置使用es的多种查询方式,详情可参https://blog.csdn.net/alan_liuyue/article/de...
GET chunker/_search { "_source": false, "fields": [ "title" ], "knn": { "inner_hits": { "_source": false, "fields": [ "passages.text" ] }, "field": "passages.vector.predicted_value", "k": 1, "num_candidates": 100, "query_vector_builder": { "text_embedding": { "mode...