使用 OpenSearch 的 K-NN 向量搜索来增强搜索功能

使用 OpenSearch 的 K-NN 向量搜索来增强搜索功能

许多应用程序都依赖于提供精确且相关的搜索结果的能力。尽管传统关系数据库的全文搜索功能在某些情况下已经足够，但这些数据库在从文本中提取语义含义或搜索结构化程度较低的数据方面可能会出现不足。在这篇博文中，我们将探讨如何使用 DigitalOcean 管理的 OpenSearch 和一组称为 K-Nearest Neighbor 向量搜索 (K-NN) 的技术来解决这些限制。K-NN 使 OpenSearch 成为各种搜索和分析应用程序的强大而灵活的解决方案。

理解 K-NN 向量搜索

什么是 K-NN 向量搜索？

与依赖关键字匹配的传统搜索方法不同， K-NN 向量搜索 涉及将数据集中的每条记录表示为 封装 记录属性的向量。机器学习模型通常用于将数据 嵌入 到向量表示中。进行查询时，搜索引擎会计算查询向量与数据向量之间的距离，并根据预定义的距离度量（例如欧几里得距离或余弦相似度）返回最近邻。

为什么使用 OpenSearch 进行 K-NN 向量搜索？