在上述代码中,我们定义了一个名为documents的索引,并在映射中添加了两个字段:content(文本类型)和vector(密集向量类型,维度为4)。 3. 插入文档 一旦索引和映射创建完成,我们可以插入包含向量的文档。 importorg.elasticsearch.action.index.IndexRequest;publicvoidinsertDocument(RestHighLevelClientclient){StringindexName...
类似于rank_feature数据类型,但更适合于特征列表稀疏的情况。 Dense vector 一个dense_vector字段存储浮点值的密集向量。 Sparse vector 一个sparse_vector字段存储浮点值的稀疏向量。 Search-as-you-type 一种开箱即用的搜索即可见的解决方案,内部会自动拆分为多个子字段索引 Alias 为现有字段定义别名。 Flattened 默认...
"my_vector": { "type": "dense_vector", "dims": 2 }, "my_text": { "type": "keyword" } } } } 插入测试数据: POST caster_vector/_doc{"my_text":"text1","my_vector":[1,1]//[1, -1],[1, 0],[0, 1],[0, -1],[-1, 1],[-1, 0],[-1, -1]} 注:不要插入 [0...
2.在script中用逻辑判断绕过不符合的数据,或者对不符合的数据的给一个默认值。(这种方是更灵活,java代码随意写,逻辑判断任你加) 针对图片向量检索,同一张图片不能检索出结果 检查检索的字段类型是否是 “dense_vector” 类型,保证检索和被检索的长度是一致的。 检查向量字段的外层字段一定不能是数组的类型。一个...
ES 7.X 版本引入了向量类型 dense_vector ，用于存储浮点类型的密集向量，其最大维度为2048。其用作是可以将待查询向量和文档内存储向量之间的距离作为查询评分使用，即越相似的向量评分越高。使用方式为在 query 的 script_score 中指定向量的计算方式，具体有四种：注：不要插入 [0，0] 向量，查询...
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 histogram:histogram 用于百分位数聚合的预聚合数值。 constant keyword:keyword当所有文档都具有相同值时的情况的 专业化。
dense_vector类型 不支持聚合和排序,不能在嵌套字段中,否则无法被索引。 {"mappings":{"properties":{"my_vector":{"type":"dense_vector","dims":1023,"index":true,"similarity":"dot_product"}}} 支持的属性 element_type float,默认,4字节浮点数。 byte...
Langchain Retriever 允许从多个嵌入表示检索相同的文档，通过整合 semantic_similarity 和 (1.0 - decay_rate) ^ hours_passed 方法，实现检索增强。Elasticsearch 提供了向量检索，例如 dense_vector 类型，但不支持聚合和排序，且在嵌套字段中无法被索引。在 Langchain.retrievers 包中，有许多其他检索...
在ES8创建索引时,增加dense_vector类型字段,指定维度(dims),并开启索引(index:true),即可开始写入向量数据,进行ANN检索了。示例如下。// ES8 示例 PUT /image-index { "mappings": { "properties": { "image-vector": { "type": "dense_vector", "dims": 3, "index": true }, "title": { "type"...
{ "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" }, "title_vector": { "type": "dense_vector", "similarity": "cosine", "index": true, "dims": 768, "element_type": "float", "index_options": { "type": "hnsw", "m": 16, "ef_construction": ...