elasticsearch 关于向量化检索

Elasticsearch中的向量化是一个过程，它将文本文档转换为数字向量，以便进行相似度查询。这通常用于情感分析、主题建模和其他需要文本相似度计算的应用。

以下是一个简单的例子，演示如何在Elasticsearch中设置和使用向量化查询：

首先，确保你的Elasticsearch集群已经安装并启用了向量化插件，如ingest-attachments、ingest-user-agent或ingest-geoip等。

1. 创建一个具有向量化能力的索引：

PUT my_vectors
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "vector": {
            "type": "dense_vector",
            "dims": 5
          }
        }
      }
    }
  }
}

2. 使用向量化处理文档并将其存储在索引中：

POST my_vectors/_doc/1?pipeline=attachment
{
  "text": "Elasticsearch is a great tool for logical retrieval of data"
}

3. 执行基于向量相似度的查询：

GET my_vectors/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'text.vector') + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [0.218, 0.479, 0.485, 0.500, 0.500]  // Example vector
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个名为my_vectors的索引，其中包含一个可以进行向量化的字段text.vector。然后，我们发送了一个文档，该文档通过附件处理管道进行了向量化处理。最后，我们执行了一个脚本得分查询，它使用余弦相似度函数来评估查询向量与索引中存储的文档向量的相似度。