文本嵌入在Elasticsearch中的使用示例

文本嵌入在Elasticsearch中的使用示例

text-embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-embeddings

本文将为您介绍一个开源项目：文本嵌入（Text Embeddings）在Elasticsearch中的应用示例。该项目使用Python和Docker作为主要编程语言。

1. 项目基础介绍

本项目是一个简单的示例，展示了如何将Elasticsearch用于相似性搜索，通过结合句子嵌入模型与dense_vector字段类型。该项目利用预先训练好的句子嵌入模型，将StackOverflow数据集中的帖子标题转换成密集向量，然后使用这些向量来进行文本搜索。

主要编程语言：

• Python
• Dockerfile

2. 项目核心功能

项目的核心功能是利用句子嵌入模型，将文本数据转换成向量，然后在Elasticsearch中索引和搜索这些向量。具体功能如下：

• 使用预先训练的句子嵌入模型（例如Google的通用句子编码器）将文本数据转换成向量。
• 将转换后的向量作为dense_vector字段类型存储在Elasticsearch中。
• 通过余弦相似度，在Elasticsearch中进行相似文本的搜索。
• 提供了一个交互式查询接口，允许用户输入查询文本，并返回最相似的帖子。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新动态，以下是近期更新的功能：

• 优化了向量索引和搜索的性能。
• 增加了对Elasticsearch 7.3或更高版本的支持，以使用向量函数。
• 改进了项目文档，提供了更详细的安装和运行指南。
• 通过Docker容器提供了项目的快速启动方式，简化了部署过程。

以上就是对文本嵌入在Elasticsearch中应用示例项目的简要介绍。希望这个项目能够为您的开发工作提供参考和帮助。

text-embeddings 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-embeddings