ES系列之相似度模型

在Elasticsearch中，计算文档间相似度的模型有很多种，其中最常用的是“Vector Space Model”（向量空间模型）。这种模型基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来衡量两个文档之间的相似度。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Elasticsearch Python客户端来设置相似度模型为“default”，并创建一个包含相似度计算的索引：

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch()
 
# 创建索引
index_name = 'similarity_example'
body = {
    "settings": {
        "similarity": {
            "my_similarity": {
                "type": "default",
                "discount_overlaps": True
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "text": {
                "type": "text",
                "similarity": "my_similarity"  # 指定相似度模型
            }
        }
    }
}
 
res = es.indices.create(index=index_name, body=body, ignore=400)
print(res)

在这个示例中，我们首先连接到Elasticsearch，然后定义了一个新的索引，在这个索引中，我们设置了一个自定义的相似度模型my_similarity，并且指定了文本字段text使用这个相似度模型。这个索引的创建请求会设置索引的相关配置，包括相似度模型和字段映射。如果索引已存在，则忽略错误（因为我们使用的是ignore=400）。

注意：在实际使用中，你可能需要根据你的具体需求来调整相似度模型的参数。上面的代码只是一个示例，展示了如何在Elasticsearch中设置相似度模型的基本过程。