本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。向量搜索提到向量搜索，我想你一定想知道：向量搜索是什么？向量搜索的应用场景有哪些？向量搜索与全文搜索有何不同？ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词，然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分，从而找到与搜索语句相似的文本，其本质上是一种 term-based（基于词）的搜索。全文搜索的实际使用已经非常广泛，核心技术也非常成熟。但
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2023-10-24 08:36:17
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看之前首先要懂两个基本条件： 1. 什么是向量 2. 会使用向量的检索 3. 知道至少一种向量的索引这里我们拿比较的流行的HNSW算法来进行分析： &
文章目录浅谈向量检索背景什么是向量什么是向量检索距离度量检索方法ANN的基本思路举个容易理解栗子举个正常的例子具体算法树方法KD-TreeAnnoyHash方法LSH 算法矢量量化方法乘积量化码本的建立码字搜索算法倒排乘积量化临近图方法HNSW 算法朴素想法Delaunay算法NSW 主要思想NSW构图NSW查找 浅谈向量检索背景索引一直被认为是检索引擎最重要的组成部分，之所以数据库能够快速的查
引用文章[7]的开篇，来表示什么是： 向量化搜索 人工智能算法可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，变成多维的向量。这些向量如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。我们一般将非结构化数据变成向量的过程称为 Embedding，而非结构化检索则是对这些生成的向量进行检索，从而找到相应实体的过程。非结构化检索本质是向量检索技术，其主
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2023-07-28 10:53:16
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背景作为一家搜索引擎公司，我们会很倚赖 ES 帮忙处理包括文章召回，数据源划分，实体、标签管理等任务，而且都收到了不错的结果。最近我们需要对行业知识库进行建模，其中可能会涉及到实体匹配、模糊搜索、向量搜索等多种召回和算分方式，最终我们选择了通过 ES 7.X （最终选择 7.10）里的新功能，Dense vector 帮忙一起完成这部分的需求。技术选型解决方案需求支持向量搜索支持多维度筛选、过滤吞
目录前言安装向量无压缩检索暴力检索聚类检索向量压缩检索 前言faiss是FaceBook开源的大规模向量检索库，相似度为L2距离(欧式距离)或内积，底层为C++，内置的大部分算法支持GPU加速检索，包含了C++及Python两种API，且与Numpy库无缝衔接。当数据量较少时，可以将原始向量集合全部装载进内存，当然数据量非常庞大如数十亿的级别时，可以进行数据的压缩以便内存能够装载的下，当然压缩完后
文章目录导语线性扫描KDTree构造检索特点BallTree构造检索特点Annoy构造检索特点NSW构造检索HNSW构造查找 导语为什么要用向量快速检索呢？因为实际上现在各家公司主召回都会使用向量化召回，但是工业界数据规模太大，精确的近邻搜索太过困难，研究随之转向了在精确性和搜索时间做取舍，即Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) 本文会介绍常用的一
一、向量检索介绍1.1 多模态信息的典型特点-非结构化信息可以被划分为两大类：当信息能够用数据或统一的结构加以表示，称之为结构化数据；当信息无法用数字或统一的结构表示，称之为非结构化数据。非结构数据与结构化数据相比较而言，更难让计算机理解。以搜索为例：需要将非结构化数据→转为结构化→再完成搜索；1.2 向量检索的定义与应用1.2.1 什么是向量检索？将物理世界产生的非结构化数据，转化为结构化的多维
Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。 第二步：在切分后
在推荐和搜索场景下，召回recall是一个关键的步骤，这个步骤通常需要在海量的目标中，召回部分与用户特征相近的item，所以有一个快速，并且准去的算法是非常有必要的，HNSW(Hierarchical Navigable Small World)就是其中一种方法，当然HNSW也不止用于此。对于召回的场景下，每个需要进行召回的item已经用户的特征都是多维的，在多个特征维度的空间中，找到与用户特征最
# Java 与 Elasticsearch 向量检索的实现指南
在数据科学与机器学习领域，向量检索是一种强大的工具。Elasticsearch (ES) 为我们提供了强大的搜索能力，而结合 Java 进行向量检索的实施，今天我会一步步教会你如何做到这一点。
## 流程概览
我们将通过以下步骤实现 Java 向量检索与 Elasticsearch 的结合。请参考下面的流程表：
| 步骤
作者：侯宇，业务架构师，Milvus 社区用户在深度学习的浪潮下，无论是文本、语音、图像、时间序列还是消费者特征，都可以用一组形如 [0.6, 0.3, 0.7,......0.19] 的实数来表征。这一组实数被称为特征向量。那什么是向量检索呢[1]？向量检索就是在一个给定向量数据集合中，检索出与查询向量最相近的 Topk 个向量。 | 常见应用场景图片、视频、语音、文本等非结构化数据可
通用向量搜索服务faiss是个高效的向量搜索解决方案，经过测试对比，可以感受到它的飞速，关于faiss性能测试的见这里：faiss包装与性能对比这次开源的是使用faiss搭建的通用向量搜索服务。项目开源地址：https://github.com/xmxoxo/vector_server通用向量搜索服务 VectorServer基于faiss搭建的通用向量搜索服务，服务加载向量持久化文件, 同时可指
## 使用ES进行向量检索的步骤
在使用ES进行向量检索之前，我们需要先了解一下整个流程。下面是使用ES进行向量检索的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备数据 |
| 步骤二 | 创建索引 |
| 步骤三 | 添加向量数据 |
| 步骤四 | 进行向量检索 |
接下来，让我们逐步进行每一步的操作。
### 步骤一：准备数据
首先我们需要准备
Elasticsearch 查询分为两个阶段：查询的过程大体上分为查询（query）和取回（fetch）两个阶段。这个节点的任务是广播查询请求到所有相关分片，并将它们的响应整合成全局排序后的结果集合，这个结果集合会返回给客户端。简单说就是先根据条件在所有分片(所有分片)上查询满足条件的id，汇总到coordinate node上进行汇总排序，然后根据选出的id到各node上获取数据。一、Query
1.概述 关于Term Vectors额，对于这个专业词汇，暂且就叫做词条向量吧，因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点，也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点，如果想进行全文检索，即从一个词搜索与它相关的文档，总得有个什么记录的信息吧！这就是Term Vectors。为了不干扰正常的理解，后续就都直接称呼英文的名字吧！免得误导…先不看这篇文章，如果想要记录全文检索的信息，大家
摘要近年来，随着深度学习在图像、自然语言处理等领域的蓬勃发展，越来越多的工业界搜索和推荐系统将大规模深度学习应用到真实的业务中。一般来说业务的搜索系统由多阶段（召回-粗排-精排-重排等）组成，而召回决定了搜索性能的上限。区别于网页搜索，电商搜索的召回除需要满足用户基本的搜索相关性需求外，还需要尽可能展现给用户对特点品牌、风格、价格等的个性化商品。然而传统的基于倒排索引的召回机制难以将用户个性化行为
向量搜索在最新的 Elasticsearch 的发布版中有很多新的提高。在我之前的文章：Elasticsearch：使用向量搜索来查询及比较文字 - NLP text embeddingElasticsearch：使用向量搜索来搜索图片及文字有详细的应用案例介绍。究其本质它使用了向量搜索。它首先把我们想要搜索的字段进行向量化，然后在搜索时再对搜索的词也进行向量化。通过对向量的搜索，我们可以找出最匹
目录一、前言二、关于搜索三、倒排索引四、关于 postings list 的一些巧技五、总结All problems in computer science can be solved by another level of indirection.”– David J. Wheeler“计算机世界就是 trade-off 的艺术”一、前言最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch
随着深度学习的不断丰富发展，基于Embedding的向量召回引擎的使用场景越来越丰富，本文简要介绍一下，向量召回算法的基本分类以及现在流行的实现方式。 通常来说，面向向量的相似性检索的方法分为精确检索和近似检索两类。 精确检索
