AI代码解释 eland_import_hub_model--url https://es-7cu6zx9m.public.tencentelasticsearch.com:9200--insecure-u elastic-p changeme--hub-model-id distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english--task-type text_classification--start--insecure2023-07-1310:06:23,354WARNING:NOTE:Redirects are curre...
POST my-index/_search { "_source": false, "fields": [ "price" ], "knn": { "field": "title_vector", "query_vector": [0.1, 3.2, 2.1], "k": 2, "num_candidates": 100 } } 在上面的搜索负载中,我们可以看到没有像词汇搜索那样的 query 部分,而是 knn 部分。我们正在搜索与指定查询向...
以广泛被使用的Lucene、Elasticsearch、Solr,以及最近出来的一些类似MeiliSearch、Redisearch等为代表,基于词元和倒排索引所构建的普通搜索,是建立在准确的搜索内容和检索语句上的,他们往往通过各种方式对文档进行分词(analyze),通过诸如BKD tree等数据结构,将拆解出来的词元(token)进行倒排索引,在检索时也会对检索语句进行...
作者:VECTOR SEARCH 向量搜索是一种基于含义而不是精确或不精确的 token 匹配技术来搜索数据的强大方法。 然而,强大的向量搜索的文本嵌入模型只能按几个句子的顺序处理短文本段落,而不是可以处理任意大量文本的基于BM25的技术。 现在,Elasticsearch 可以将大型文档与向量搜索无缝结合。 简单地说,它是如何在发挥作用的呢...
https://discuss.elastic.co/t/vector-knn-search-with-more-than-1024-dimensions/332819 Elasticsearch 7.x 版本的增强相似度计算功能标志着向量检索能力的显著进展。通过引入更复杂的相似度计算方法和查询优化,Elasticsearch不仅增强了其在传统搜索场景中的功能,还为新兴的机器学习和AI应用打开了新的可能性。
将Redis向量相似性搜索应用于文档搜索和检索的用例】'Redis arXiv Search - Vector search demo with the arXiv paper dataset, HuggingFace, OpenAI, FastAPI, React, and Redis as the vector database.' Redis Ventures GitHub: github.com/RedisVentures/redis-arXiv-search ...
Elasticsearch为了满足向量搜索的需求,在7.0版本新增了两个字段类型dense_vector和sparse_vector,分别是密集向量和稀疏向量,其中sparse_vector在7.6中被弃用,在8.0-8.10版本中是没有该字段类型的。 2.1 近似kNN(HNSW算法) 在7.10版本中,没有该方式,因此按照2025/3/1最新版本8.17版本介绍. ...
b.[awesome-vector-search] https://github.com/currentsapi/awesome-vector-search 索引优化: 1.用zstd对文档进行压缩 2.向量优化(vector quantization (VQ)) 3.主成分分析([Principal component analysis (PCA)]https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis ...
/t/vector-knn-search-with-more-than-1024-dimensions/332819 Elasticsearch 7.x 版本的增强相似度计算功能标志着向量检索能力的显著进展。通过引入更复杂的相似度计算方法和查询优化,Elasticsearch 不仅增强了其在传统搜索场景中的功能,还为新兴的机器学习和 AI 应用打开了新的可能性。
https://github.com/SeaseLtd/vector-search-elastic-tutorial/blob/main/indexing_phase/create_body_for_bulk.py 由于向量 Embedding 非常长,我们建议使用另一种方法来索引多个文档,即使用 Elasticsearch 的官方 Python 客户端 elasticsearch。 以下是我们用于一次性索引文档批次的自定义 Python 脚本: ...