l2 norm-计算L2距离 doc[<field>].vectorValue-以浮点数组的形式返回向量的值 doc[<field>].magnitude-返回向量的大小 接下来以cosineSimilarity为例,这是一个通过计算两个向量的余弦大小来判断向量相似度的函数。我们通过传入的参数向量queryVector,这个名称是自定义的,但是需要与source的脚本中params.queryVector一致...
备注:与余弦相似性代表相似性不同,l1norm和l2norm代表的是距离或者不同,这意味着,越相似的向量,通过l1norm和l2norm函数计算之后得到的评分越低,因此为了让越相似的向量评分越高,我们需要对l1norm和l2norm函数的结果求倒数。为了避免文档与查询向量完全匹配出现零的情况,我们在分母上面加1. 使用l2norm进行计算: AI...
除了余弦相似度外,ES还支持其他多种相似度计算方法,如点积(dot product)、曼哈顿距离(l1norm)、欧几里得距离(l2norm)等。这些方法可以在script_score查询中通过自定义脚本来实现。 例如,使用曼哈顿距离进行相似度查询的脚本可能如下: json "script": { "source": "1 / (1 + l1norm(params.queryVector, 'your_...
similarity,相似度度量算法,如果index为true,该字段必须设置。 l2_norm,欧式距离 dot_product,点积 cosine,余弦相似度 建议归一化向量,选择dot_product方式,提高检索效率。 index_options,可选字段 type,必填字段,kNN算法,目前只支持hnsw。 m,必填字段,hnsw中每个节点的邻节点数,默认值16。 es_construction,必填字段,...
l2 norm,欧式距离 dot-product,向量的点积 cosine,余弦相似度 1.3 两种向量检索方式 暴力KNN 检索:采用 ES 的 script_score 查询实现,在 script 中指定计算距离的函数。 近似的 KNN 检索(ANN):与暴力检索相比,我们可以采用某种算法,牺牲一些精度,来加速查找与 query vector 相似的向量。这种加速查找的算法最常用的...
例如,当使用l2_norm索引相似度值时,这可以被视为radius对的后过滤knn。 官方发布(ELSER) 模型,并能够在es中天然使用 ELSER是非常有用,特别是在英文场景下。找回的相关性排名要远比Bm25好。 不过遗憾的是,这需要用到ML的功能模块。此模块也是白金版功能,同样需要氪金才能使用。如果作为体验,可以试用一个月,来试...
l2 norm,欧式距离 dot-product,向量的点积 cosine,余弦相似度 1.3 两种向量检索方式 暴力KNN 检索:采用 ES 的 script_score 查询实现,在 script 中指定计算距离的函数。 近似的 KNN 检索(ANN):与暴力检索相比,我们可以采用某种算法,牺牲一些精度,来加速查找与 query vector 相似的向量。这种加速查找的算法最常用的...
l2 norm,欧式距离 dot-product,向量的点积 cosine,余弦相似度 两种向量检索方式 暴力KNN 检索 采用ES 的 script_score 查询实现,在script中指定计算距离的函数。 近似的 KNN 检索(ANN) 与暴力检索相比,我们可以采用某种算法,牺牲一些精度,来加速查找与 query vector 相似的向量。这种加速查找的算法最常用的如下: ...
1.l2 norm,欧式距离 2.dot-product,向量的点积 3.cosine,余弦相似度 1.3 两种向量检索方式 暴力 KNN 检索:采用 ES 的 script_score 查询实现,在 script 中指定计算距离的函数。 近似的 KNN 检索(ANN):与暴力检索相比,我们可以采用某种算法,牺牲一些精度,来加速查找与 query vector 相似的向量。这种加速查找的...
基于向量的L^2(欧几里德距离)计算,_score = 1 / (1 + l2_norm(query, vector)^2)。 dot_product 计算两个向量的点积,能够优化cosine算法,是向量要做好归一化。包括文档向量和查询向量。 _score = (1 + dot_product(query, vector)) / 2。 cosine 计算余旋相似度,计算余旋相似度最有效的办法是将向...