使用dense_vector字段和相关的搜索方法,我们可以在Elasticsearch中实现复杂的向量搜索,为用户提供更精确和个性化的搜索体验。
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…
PUT /my_vector_index { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text" }, "content_vector": { "type": "dense_vector", "dims": 3 } } } } 在上述代码中,我们创建了一个名为 my_vector_index 的索引,并定义了两个字段:title 和 content_vector。其中,content_vector 字段的类...
在Elasticsearch 的 5.x 版本中,Elastic 爱好者们开始尝试通过插件和基本的数学运算实现简单的向量检索功能。如:一些早期的插件如 elasticsearch-vector-scoring、fast-elasticsearch-vector-scoring 就是为了满足这样的需求。 https://github.com/MLnick/elasticsearch-vector-scoring https://github.com/lior-k/fast-ela...
ELASTICSEARCH很好，但向量数据库才是未来 专为向量数据库设计的系统，通过在一个高效的操作中统一 Sparse-BM25 算法和语义搜索，性能优于双系统设置。译自 Elasticsearch Was Great, But Vector Databases Are the Future，作者 Jiang Chen。几十年来，关键词匹配（也称为全文搜索），例如 Elasticsearch，一直是企业...
高维向量搜索:在 Elasticsearch 8.X 中利用 dense_vector 的实战探索 Elasticsearch:普通检索和向量检索的异同? Elasticsearch 8.X “图搜图”实战 2、一边实战,一边验证 如下所有验证都是在 Elasticsearch 8.11.0 集群环境下完成的。 2.1 步骤 1: 创建索引 ...
https://github.com/MLnick/elasticsearch-vector-scoring https://github.com/lior-k/fast-elasticsearch-vector-scoring 这一阶段的向量检索主要用于基本的相似度查询,例如文本相似度计算。虽然功能相对有限,但为后续的发展奠定了基础。 扩展说明:关于机器学习功能,如果大家对 Elasticsearch 版本更迭感兴趣,印象中当时 ...
除了使用 Vector 字段,还可以使用 Elasticsearch 的插件来支持向量检索。例如,elasticsearch-ensor 是 Elasticsearch 的一个插件,它支持基于词向量的相似度查询和交叉聚合。使用这个插件,可以实现更高效的向量检索。 三、给 Elasticsearch 插上向量检索的“翅膀”通过百度智能云文心快码(Comate)及其相关技术,以及以下策略,...
es7.2版本以图搜图向量检索功能:开启图像搜索的新篇章随着人工智能技术的不断进步,图像检索技术已经变得越来越重要。最近, Elasticsearch 推出了其7.2版本,这个版本在原有强大的文本搜索功能基础上,新增了一项令人兴奋的特性:以图搜图(image search)向量检索(vector retrieval)。这将对搜索引擎、推荐系统、图像处理等领域...
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。