Elasticsearch：向量相似度技术和评分

作者：System 时间：2024年08月25日分类：所有,elasticsearch 字数：510

在Elasticsearch中，使用矢量相似度技术可以计算查询和文档之间的相似度得分。以下是一个使用Elasticsearch的向量相似度查询的示例代码：




POST /_search
{
  "query": {
    "vector_similarity": {
      "query": [0.5, 1.0, 0.5], 
      "field": "my_dense_vector"
    }
  }
}

在这个例子中，我们向Elasticsearch发送了一个POST请求到/_search端点。查询部分使用vector_similarity子句指定我们要执行的操作，其中query数组包含了我们的查询向量，而field指定了我们要比较的字段。这个查询将返回和查询向量最相似的文档。

请注意，这个例子假设Elasticsearch已经设置好了用于向量相似度查询的字段my_dense_vector，并且已经有一个索引和相应的数据。在实际应用中，你需要先创建索引并定义字段类型为向量，然后才能执行这样的查询。