测试ES - KNN向量检索性能、写入性能、准确度、资源占用情况。针对该需求,搭建一个8.3.0版本的ES节点,使用ES8.3.0版本的java Client高级API来调用KNN搜索。 测试资源介绍 二、测试结果 写入性能 批量写数据,使用es bulk提交数据,数据刷新间隔时间30s(近实时)。 写入数34万,耗时170s。 最佳查询性能 最终的性能如...
ES7.2版本:以图搜图 向量检索功能随着大数据时代的来临,图像搜索已成为各种应用程序中重要的功能。其中,以图搜图(Image Search)向量检索(Vector Search)技术凭借其高效性能和准确度,更是引领了图像搜索技术的发展。最近,Elasticsearch推出了其最新的7.2版本,大大增强了以图搜图和向量检索的功能。首先,我们要明白以图搜图...
为了能够快速定位到目标文档,ES 使用倒排索引技术来优化搜索速度,虽然空间消耗比较大,但是搜索性能提高十分显著。 为了能够在数量巨大的 terms 中快速定位到某一个 term,同时节约对内存的使用和减少磁盘 io 的读取,lucene 使用 "term index -> term dictionary -> postings list" 的倒排索引结构,通过FST压缩放入内存...
1. ES 向量检索 KNN(k-nearest neighbor) search vs ANN search KNN 检索:给定一个 query vector,寻找 K 个与之最相近的向量。数据量太时,KNN 检索性能太差,实际应用中一般采用 ANN 检索。 1.1 向量检索的步骤 将待检索的数据转换成向量表示,比如将 “有商品曝光的 query” 通过 transformer 转换成 query ...
向量检索性能低 虽然ElasticSearch 在 8.0 版本中引入了向量 ANN 检索功能,但其性能与专为向量检索设计的引擎(如 Milvus)相比仍存在显著差距。ElasticSearch 的向量检索基于 Lucene 内核,采用的索引结构在高维数据场景下效率较低,难以满足大规模向量检索的性能需求。此外,在关键场景中,如标量过滤、多租户等复杂应用场景,...
1. ES 向量检索 KNN(k-nearest neighbor) search vs ANN search KNN 检索:给定一个 query vector,寻找 K 个与之最相近的向量。数据量太时,KNN 检索性能太差,实际应用中一般采用 ANN 检索。 1.1 向量检索的步骤 将待检索的数据转换成向量表示,比如将 “有商品曝光的 query” 通过 transformer 转换成 query ...
1. ES 向量检索 KNN(k-nearest neighbor) search vs ANN search KNN 检索:给定一个 query vector,寻找 K 个与之最相近的向量。数据量太时,KNN 检索性能太差,实际应用中一般采用 ANN 检索。 1.1 向量检索的步骤 将待检索的数据转换成向量表示,比如将 “有商品曝光的 query” 通过 transformer 转换成 query ...
向量检索性能低 虽然ElasticSearch 在 8.0 版本中引入了向量 ANN 检索功能,但其性能与专为向量检索设计的引擎(如 Milvus)相比仍存在显著差距。ElasticSearch 的向量检索基于 Lucene 内核,采用的索引结构在高维数据场景下效率较低,难以满足大规模向量检索的性能需求。此外,在关键场景中,如标量过滤、多租户等复杂应用场景,...
1. ES 向量检索 KNN(k-nearest neighbor) search vs ANN search KNN 检索:给定一个 query vector,寻找 K 个与之最相近的向量。数据量太时,KNN 检索性能太差,实际应用中一般采用 ANN 检索。 1.1 向量检索的步骤 将待检索的数据转换成向量表示,比如将 “有商品曝光的 query” 通过 transformer 转换成 query ...
腾讯云大数据Elasticsearch Service近期首发上线的ES 8.8.1版本,提供向量检索和AI增强功能,支持在单一端到端搜索与分析平台中实现自然语言处理、向量搜索以及与大模型的集成,结合腾讯云ES提供的丰富的云原生能力,支持高达十亿级向量检索,平均响应延迟控制在毫秒级。使用该服务,你可以轻松便捷地创建集群、部署NLP模型,并进行搜...