Elasticsearch向量数据存储与搜索

在Elasticsearch中，向量搜索是一种高级特性，允许你存储和搜索数值型向量。以下是一个使用Elasticsearch Java API进行向量搜索的简单示例：

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.VectorQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.query.MatchQueryBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.FetchSourceContext;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
import org.elasticsearch.common.unit.Fuzziness;
 
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
 
public class VectorSearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 假设你已经有了一个配置好的RestHighLevelClient实例client
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
        // 创建一个向量查询
        VectorQueryBuilder vectorQuery = VectorQueryBuilder.of("vector_field")
                .setQuery("vector_to_search", new float[]{1.5f, 2.5f, 3.5f, 4.5f})
                .setMaxScore(10);
 
        // 创建一个匹配查询
        MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("other_field", "value_to_find");
 
        // 创建搜索请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
 
        // 构建搜索源
        SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        searchSourceBuilder.query(vectorQuery).query(matchQuery); // 可以添加多个查询
        searchSourceBuilder.fetchSource(new String[]{"other_field"}, new String[]{}); // 设置需要获取的字段
        searchSourceBuilder.timeout(new TimeValue(60, TimeUnit.SECONDS)); // 设置超时时间
        searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
        // 执行搜索
        SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest);
 
        // 处理搜索结果
        // ...
 
        // 关闭client
        client.close();
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个向量查询并将其添加到搜索源中。我们还添加了一个匹配查询来进一步缩小搜索范围。最后