具体实现方法如下: 1.确保Elasticsearch版本为7或以上,并且已安装并正确配置了Elasticsearch。 2.创建索引并设置向量字段映射。在创建索引时,需要为待检索的向量字段设置向量类型的映射。可以使用`dense_vector`或`sparse_vector`类型。例如: ``` PUT my_index { "mappings": { "properties": { "vector_field":...
实现ES7+向量检索需要经过以下步骤: 文档预处理:首先对文档进行预处理,包括分词、去除停用词、词干提取等操作,得到文档的特征向量。 构建倒排索引:根据特征向量,构建倒排索引。倒排索引是一个词汇表,其中每个词汇对应一个指向包含该词汇的文档的指针。 查询处理:在查询时,将查询语句转化为特征向量,然后在倒排索引中查找...
准确性:通过稀疏编码获得原始向量的稀疏表示,相比传统的欧几里得距离和余弦相似度等方法,能够更准确地反映向量之间的相似性。 自适应性:ES7+能够根据不同的数据集自动调整稀疏编码的参数和树结构的深度和宽度,适应不同的应用场景。 然而,ES7+向量检索也存在以下缺点: 依赖于基向量选择:基向量的选择对稀疏编码和向量检...