dense_vector 中有1000 万个向量和 96 个维度。它基于 Yandex DEEP1B 图像数据集。该数据集由名为 learn.350M.fbin 的 “样本数据” 文件的前 1000 万个向量创建。搜索操作使用来自 “查询数据” 文件 query.public.10K.fbin 的向量。 Elasticsearch 和 OpenSearch 在该数据集上的表现都非常好,尤其是在强制...
正如我们在文章Elasticsearch 中的向量搜索:设计背后的基本原理中介绍的,Elasticsearch 的向量搜索是在 Lucene中原生实现,充分利用了其分布式架构。dense vector数据类型与其他数据类型一样,以相同的方式集成到 Lucene 的段文件中: 新向量在索引时首先缓冲到内存中,当索引缓冲区满或需要使更改可见时,这些缓冲区会被序列化...
在所有基准测试中,Elasticsearch 的性能平均提高了 2 倍至 12 倍。测试涉及不同数量和维度的向量,包括so_vector(2百万向量,768维),openai_vector(2.5百万向量,1536维) 和dense_vector(1千万向量,96维),所有数据集和Terraform脚本都在此存储库中。 博客中的结果补充了之前发布并由第三方验证的研究结果,这些研究显...
其中:pk(主键)、content(文本内容)、dense_vector(1536维的稠密向量)、subscript(稀疏向量下标) 、sparse_vector(稀疏向量)。 查询权重 混合查询时,相同文档的最终分数是将稠密向量的距离和稀疏向量的距离加和,如果需要给稀疏向量和稠密向量不同的权重,可以做如下处理: { "vector": [v * weight for v in dense...
dense_spares_data.txt 其中:pk(主键)、content(文本内容)、dense_vector(1536维的稠密向量)、subscript(稀疏向量下标) 、sparse_vector(稀疏向量)。 购买OS向量检索版实例 购买实例可参考购买OpenSearch向量检索版实例。 配置实例 新购买的实例,在其详情页中,实例状态为“待配置”,并且会自动部署一个与购买的查询节...
{"tableName":"dense_sparse_tb","indexName":"vector","vector":[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5],"sparseData":{"indices":[0,2],"values":[1.2,2.4]},"topK":2,"order":"DESC"} tableName:表名 indexName:本例中为vector vector:稠密向量 sparseData:稀疏向量 ...
The index builder has the dense_vector property (https://www.javadoc.io/doc/org.opensearch.client/opensearch-java/latest/org/opensearch/client/opensearch/_types/mapping/DenseVectorProperty.html), but dense_vector doesn't actually exists on OpenSearch, only on ES, if I try to use it, I get ...
自然语言处理8.0.02对现代自然语言处理模型的原生支持，包括使用 dense_vector 字段类型存储和搜索 BERT ...
Dense与Sparse融合在实践中已经广泛应用,为了验证具体的融合效果,这里将Sparse Vector降维到固定维度的Sparse Embedding后与Dense Embedding拼接,得到混合的Hybrid Embedding。 在实现产品优势的背后,也离不开对模型性能的不断追求,C-MTEB榜单上的成果为我们提供了有力证明。C-MTEB榜单是专门用来评估中文Embedding模型的多任...
vector: the dense vector. sparseData: the sparse vector. indices: the indexes of the sparse vector. values: the values of the sparse vector. topK: the maximum number of query results that can be returned. order: the order in which the query results are sorted. Valid values: ASC and DESC...