ES7+向量检索实现方法

ES7+向量检索技术详解
已于 2023-03-15 21:54:47 修改
阅读量1.9k 收藏 7
点赞数 7
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ElasticSearch python高级 文章标签： python 算法 人工智能
于 2022-11-08 17:41:45 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43721000/article/details/127755098
本文介绍了ES7及更高版本中如何利用向量进行相似度检索，包括创建索引、插入数据和进行简单检索的步骤。文章还预告了对复杂检索语句的补充说明。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
elastic Search 初步之向量检索的数据写入及检索查询
NLP与推荐算法
09-25 1042
Elasticsearch 从 7.3 版本开始引入了向量检索功能，支持通过向量字段进行相似度搜索。以下是实现向量检索的步骤和方案，包括 Python 和 Java 版本的代码示例。首先，需要在 Elasticsearch 中创建一个索引，并定义一个向量字段。向量字段可以是 `dense_vector` 类型。使用 `script_score` 查询来进行向量检索。#### 1. 最低实现向量检索的 ES 版本。#### 2. 创建索引并定义向量字段。插入包含向量字段的数据。#### 4. 向量检索。
ES集群多向量字段检索及混合检索方法
NLP与推荐算法
04-18 468
确保在索引映射中正确声明两个字段，假设每个字段的维度为768：},ES支持存储和检索多个向量字段，通过实现多向量联合检索。若需高性能，可评估数据规模后选择混合方案（如近似kNN过滤+脚本精排），或关注ES后续版本对多向量kNN的原生支持。
Elasticsearch作向量数据库
qq_52213607的博客
01-20 2279
首先，您需要创建一个索引，并在映射中定义一个类型的字段来存储向量数据。 字段需要指定维度（dims），即向量的长度。"dims": 128 // 根据您的向量维度设置},在上述示例中，是存储向量的字段，dims指定了向量的维度。。
es全部数据下载，大数量scan或游标分页方式 scroll；es7 mapping，dense-vector向量索引创建和查询；按字段查询；嵌套对象
weixin_42357472的博客
12-28 1214
参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40341116/article/details/80821655 比如某index总共4675 docments from elasticsearch import Elasticsearch import json # 获取全部数据测试 #es = Elasticsearch([{"host": "4*******9", "port": 8710}]) es = Elasticsearch(hosts="http://192.168
ES向量检索
最新发布
Made In SQL
10-27 860
向量检索先将文本、图像等非结构化数据通过嵌入模型（如BERT、ResNet）转换为固定维度的向量表示（通常为128-1024维），然后通过比较向量间的距离或相似度来寻找最相关的结果。这种方法的优势在于能够理解"手机"和"智能手机"之间的语义关联，而传统关键词检索可能无法识别这种关系。ES（Elasticsearch）向量检索是指利用Elasticsearch的向量搜索功能，通过计算向量之间的相似度来查找最相关文档的检索技术。与传统的关键词检索不同，向量检索可以捕捉语义层面的相似性，实现更智能的搜索体验。
ES向量功能实战：向量搜索(Docker部署ES及可视化ES-Head)
天然玩家的博客
03-03 5057
ES从7.x之后支持稠密向量搜索，下面我们来看看如何实战。
【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景
大白的成长之路
03-02 2658
向量搜索，简单来说，就是在向量空间中进行的搜索操作。在传统的文本搜索中，我们通常基于关键词进行匹配，这种方式对于精确匹配的场景效果较好，但在处理语义理解、模糊匹配等复杂场景时显得力不从心。而向量搜索则将文本、图像、音频等各种数据转化为向量表示，通过计算向量之间的相似度来进行搜索。这种方式能够更好地捕捉数据的语义信息，从而实现更精准、更智能的搜索。
‌Elasticsearch（ES）向量检索
Made In SQL
05-01 2265
一种用于处理高维向量数据的搜索技术，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像搜索、推荐系统等领域。
es向量搜索
leijmdas的专栏
09-03 598
在Elasticsearch 8.x版本中，用户可以使用 dense_vector 字段类型来存储高维向量数据，并利用向量函数和脚本评分查询来执行精确的knn搜索。2. _knn_search：这是在ES 8.0版本中引入的一种新的向量搜索方法，它是一种近似最近邻搜索（ANN）。此外，Elasticsearch还支持通过Python和BERT模型来生成文本嵌入，并将这些向量存储在ES中进行搜索。总的来说，Elasticsearch的向量搜索功能为用户提供了强大的工具，以支持对各种数据类型的高效搜索和分析。
ES 8的向量检索性能调优实践
大数据，大模型，服务器，技术、架构，方案
06-03 2006
针对Elasticsearch的向量检索性能调优需要综合考虑并发处理、存储选择、分片策略以及I/O调度器等多个方面。通过合理的配置和优化，可以显著提升ES的查询效率和响应速度，从而满足实际应用中的高性能需求。我们观察到在HDD环境下，将搜索并发提高至40后，QPS相较于默认设置提升了23倍。尤为显著的是，通过段合并策略，性能提升幅度从原本的20%扩大至惊人的380%，这充分展现了段合并技术的巨大优势。
Elatstic search 8.0 在knn检索中的实践
loveitlovelife的博客
04-16 3390
Elastic search 8.0 在今年2月份更新，涉及nlp方面的有两个大的功能点，分别为： 向量检索提高搜索相关性 NLP组件支持NLP任务 向量检索这一部分可以参考我之前写的博客： https://blog.youkuaiyun.com/loveitlovelife/article/details/122567795 其结构为HNSW索引，该类型索引在ANN索引模型当中表现最优，其他索引类型如树模型、矢量模型相关介绍和 其实从7.0开始就已经对向量这一块做了一些处理和计算 ...
ElasticSearch:向量空间模型，使用ES作为索引器的语言模型
05-03
弹性搜索 向量空间模型，使用ES作为索引器的语言模型
ES7+如何创建向量索引
xuexile1的博客
11-29 689
2.余弦相似度（Cosine Similarity）：这种方法通过计算两个向量之间夹角的余弦值来确定它们的相似性。3.欧几里得距离（Euclidean Distance）：这是一种基于两点之间直线距离的方法，适用于数值型向量。两向量之间的欧氏距离越小，表明它们越相似。和欧氏距离类似，曼哈顿距离也是距离越短，表示两向量越相似。1.点积（Dot Product）：这是最直接的一种方式，它通过计算两个向量的内积来衡量它们之间的相似程度。如果两个向量的方向越一致，它们的点积值就越大，表示这两个向量越相似。
ES8 向量搜索(knn-search)java-api 实践
VISION_SONG的博客
06-19 8671
es8 向量搜索, java-api 实践
ES 如何实现向量搜索【以图搜图/语义搜索】
Abandon_first的博客
12-01 5268
ES 实现向量搜索的设置示例。
es查询, 向量查询
写了 = 会了.gif
06-11 1589
查询 字符串查询:_search!q=age:22 DSL match_all 查询所有 match 对于所给的内容进行analyzer后查询(term 是查询的最小单位) 全文查询 GET /_search { "query": { "match" : { "message" : { "query" : "this is a test", "operator" : "and"
Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]
丨汀、的博客
10-19 1549
Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]
Elasticsearch 向量搜索应用介绍
Java搜索工程技术栈
06-11 3764
本文将会介绍 Elasticsearch 向量搜索的两种方式。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。但是，除了文本内容之外，现实生活中还有非常多其它的数据形式，例如：图片、音频、视频等等，我们能不能也对这些数据进行搜索呢？
Simple React Snippets和ES7+ React/Redux/React-Native snippets
04-23
嗯，用户想比较Simple React Snippets和ES7+ React/Redux/React-Native snippets这两个VS Code插件的功能和适用场景。我需要先回忆这两个插件的资料，然后整理它们的异同点。 首先，Simple React Snippets应该是一...
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

什么都干的派森

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值