es8实现向量检索与关键词匹配混合搜索

准备工作

  1. 安装必要的Python库:

pip install elasticsearch numpy
  1. 确保你有一个运行中的Elasticsearch集群(版本7.0+,推荐7.6+以获得更好的向量搜索功能)

实现步骤

1. 连接Elasticsearch集群

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接集群,可以有多个节点
es = Elasticsearch(
    ["http://node1:9200", "http://node2:9200", "http://node3:9200"],
    # 如果有认证
    # http_auth=('username', 'password')
)

2. 创建包含向量字段的索引

index_name = "vector_index"

# 定义mapping,包含一个dense_vector类型的字段
mapping = {
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {"type": "text"},
            "content": {"type": "text"},
            "title_vector": {
                "type": "dense_vector",
                "dims": 512  # 向量维度,根据你的模型调整
            
### Elasticsearch 8 中的向量存储实现优化 Elasticsearch 8 引入了对向量化存储的支持,这使得其能够更高效地处理基于嵌入式的相似度查询(如语义搜索)。这种功能的核心在于支持高维向量索引以及相应的检索算法。以下是关于 ES8 向量化存储的具体实现方式及其优化策略: #### 高维向量索引技术 Elasticsearch 使用了一种名为 **HNSW (Hierarchical Navigable Small World)** 的图结构来加速近似最近邻搜索[^3]。该方法通过构建多层导航图,在保持较高精度的同时显著降低计算复杂度。具体而言,当插入新向量时,会动态调整节点之间的连接关系;而在查询阶段,则利用贪婪遍历机制快速定位最接近目标的候选集。 此外,为了进一步提高效率并减少内存占用,还采用了产品量化(Product Quantization, PQ)[^4] 技术压缩原始浮点数表示形式。这种方法将整个空间划分为若干子空间,并分别学习局部最优码本用于离散化操作。最终得到的是紧凑型二进制编码序列,既便于传输又利于后续距离估算过程中的 SIMD 指令应用。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch es = Elasticsearch() mapping = { "mappings": { "properties": { "embedding": {"type": "dense_vector", "dims": 128} } } } index_name = 'my_index' if not es.indices.exists(index=index_name): es.indices.create(index=index_name, body=mapping) doc = {'text': 'example document', 'embedding': [0.1]*128} res = es.index(index=index_name, id=1, body=doc) print(res['result']) ``` 上述代码片段展示了如何定义一个包含 `dense_vector` 类型字段的数据模型,并完成单条记录写入动作。其中维度参数需依据实际应用场景设定合理值范围。 --- #### 存储层面考虑事项 由于密集向量通常由大量连续数值构成,因此在磁盘布局设计上也做了针对性改进措施。一方面采用列式存储(Columnar Storage),另一方面引入稀疏性检测逻辑自动跳过零值区域从而节省物理资源消耗[^5] 。此同时,针对冷热分离需求场景提供了分片分配偏好设置选项以便更好地适应不同业务负载特性。 --- #### 性能调优建议 对于希望充分利用这一特性的开发者来说,可以从以下几个方面入手进行系统级配置微调: - 调整 HNSW 参数组合以平衡召回率和延迟表现; - 增加副本数量增强可用性和读取吞吐能力; - 定期执行 force merge 减少段文件碎片影响随机访问速度。 ---
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