Elasticsearch为了满足向量检索的需求,在7.0版本新增了两个字段类型dense_vector和sparse_vector(后者在后续版本中被弃用)。向量检索主要通过以下两种方式实现: 近似kNN(HNSW算法): 通过相似性度量算法查询向量最近的k个向量。 使用dense_vector字段,并显式映射该字段,指定向量维度和相似度计算方法。 在搜索时,通过knn查...
在Elasticsearch 8.11中,我们利用Lucene中的段落向量搜索支持,通过嵌套字段支持Elasticsearch中的段落向量。此外,我们将向量维度的最大数增加到4096,并增加了最大内积支持。我们重新引入了sparse_vector字段映射,发布了改进并正式可用的ELSER V2模型,并开始默认索引密集向量(使用动态映射)。
sparse_vector存储稀疏向量,value是单一的float数值,可以是0、负数或正数,sparse_vector存储的是个非嵌套类型的json对象,key是向量的位置,即integer类型的字符串,范围[0,65535]。 ElasticSearch版本:elasticsearch-7.3.0 环境准备: curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT 'http://192.168.0.1:9200/article...
"plot_embedding": { "type": "sparse_vector" } } } ) 注意:plot_embedding 是包含生成的类型为稀疏向量的标记的字段的名称;plot 是创建稀疏向量的字段的名称。 使用更新的 ingest pipeline 来进行 reindex 借助Reindex API,我们可以将数据从旧索引电影复制到新索引 elser-movies,并将摄取管道设置为 elser-inge...
VectorDBBench基准测试结果 结语 以Milvus为代表的矢量数据库有望超越Elasticsearch,成为混合搜索的统一解决方案。通过将密集矢量搜索与经过优化的稀疏矢量技术相结合,矢量数据库提供了卓越的性能、可扩展性和效率。 这种统一的方法简化了基础设施,减少了内存占用,并增强了搜索功能,使其可以满足未来的高级搜索需求。因此,矢...
/usr/share/certs/http_ca.crt:ro" \ > --rm --env-file .env chatbot-rag-app flask create-index ".elser_model_2" model is available Loading data from $/app/api/../data/data.json Loaded 15 documents Split 15 documents into 26 chunks Creating Elasticsearch sparse vector store in Elastic...
稀疏查询使用sparse_vector语法替代text_expansion。详细信息,请参见query-dsl-sparse-vector-query query rules API正式GA。详细信息,请参见query-rules-apis。 Index Sorting支持包含nested字段。详细信息,请参见index-modules-index-sorting。 新增日志场景的高效索引logsdb。详细信息,请参见logs-data-stream。
VectorDBBench 基准测试结果(来源) 结论 以Milvus 为代表的矢量数据库有望超越 Elasticsearch,成为混合搜索的统一解决方案。通过将密集向量搜索与优化的稀疏向量技术集成,向量数据库可提供卓越的性能、可扩展性和效率。 这种统一的方法简化了基础架构,减少了内存占用并增强了搜索功能,使其成为高级搜索需求的未来。因此,矢...
Dense vector:记录浮点值的密集向量。 Sparse vector:记录浮点值的稀疏向量。 Search-as-you-type:针对查询优化的文本字段,以实现按需输入的完成 Alias:为现有字段定义别名。 Flattened:允许将整个JSON对象索引为单个字段。 Shape:shape对于任意笛卡尔几何。
Index / Search Documents using ELSER - SparseVectorRetrievalStrategy() 这是继之前文章: Elasticsearch:使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation (一) Elasticsearch:使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation (二) ...