Elasticsearch 向量检索
概述
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，提供了全文搜索和分析功能。在实际应用中，我们经常需要对大量的文本数据进行相似度匹配和向量检索。本文将介绍如何在 Elasticsearch 中实现向量检索，并给出相应的代码示例。
向量检索
在传统的文本检索中，我们常常使用倒排索引来实现相关度排序和搜索。然而，在某些场景下，我们需要通过计算向量之间的相似度来进行检索，以获得更精确的结果。例如，在商品推荐系统中，我们可以使用商品的特征向量来计算用户的兴趣相似度，从而为用户推荐最相关的商品。
为了支持向量检索，Elasticsearch 引入了一个新的数据类型 "dense_vector" 和相应的相似度函数 "cosine_similarity"。我们可以将向量数据存储在 Elasticsearch 中，并使用 cosine_similarity 函数计算向量之间的相似度。
示例
创建索引
首先，我们需要创建一个索引并定义一个包含向量的字段。假设我们要创建一个商品索引，每个商品都有一个特征向量作为其属性之一。
PUT /my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text"
},
"vector": {
"type": "dense_vector",
"dims": 100
}
}
}
}
在上面的示例中，我们定义了一个 "vector" 字段，它的类型是 "dense_vector"，维度为 100。你可以根据实际情况调整向量的维度。
插入数据
接下来，我们可以插入一些数据到索引中，包括商品的名称和特征向量。
POST /my_index/_doc/1
{
"name": "商品1",
"vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.9]
}
POST /my_index/_doc/2
{
"name": "商品2",
"vector": [0.2, 0.3, 0.4, ..., 1.0]
}
...
在上面的示例中，我们使用数组的形式表示向量的每一个维度的值。
检索相似向量
现在，我们可以使用 cosine_similarity 函数来检索与给定向量相似的商品。
POST /my_index/_search
{
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'vector') + 1.0",
"params": {
"query_vector": [0.3, 0.4, 0.5, ..., 1.2]
}
}
}
}
}
在上面的示例中，我们使用 "script_score" 查询和 cosine_similarity 函数来计算相似度得分。我们还定义了一个名为 "query_vector" 的参数，它是待检索向量的值。
结果返回
Elasticsearch 返回的结果将包含与给定向量最相似的商品。你可以根据需要进一步处理结果，如根据得分进行排序、设置返回数量等。
类图
下面是向量检索示例中的类图：
classDiagram
class Elasticsearch {
+search()
+index()
+create()
+update()
+delete()
}
class DenseVector {
-dims
+getDims()
+setDims()
}
class ScriptScoreQuery {
-query
-script
+getQuery()
+getScript()
+setQuery()
+setScript()
}
Elasticsearch --> DenseVector
Elasticsearch --> ScriptScoreQuery
结论
本文介绍了 Elasticsearch 中向量检索的实现方法，并给出了相应的代码示例。通过使用 "dense_vector" 数据类型和 cosine_similarity 函数，我们可以在 Elasticsearch 中存储和检索向量数据，从而实现更精确的相似度匹配。希望本文能够帮助你理解和应用向量检索技术。
