ElasticSearch学习篇11_ANNS之基于图的NSW、HNSW算法

在ElastcSearch中，图的NSW和HNSW算法是用于加速近似最近邻搜索的。以下是如何在ElasticSearch中配置这些算法的示例代码：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 768,
        "index": true
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 1,
      "similarity": {
        "my_similarity": {
          "type": "vector",
          "model": "dot",
          "parameters": {
            "dim": 768
          }
        }
      }
    }
  }
}

在上述代码中，我们创建了一个名为my_index的索引，并定义了一个名为my_vector的密集向量字段，该字段将用于存储768维的向量数据。我们还配置了一个相似度测量方法my_similarity，它使用点积作为相似度计算方法。

然后，您可以使用如下所示的查询来使用NSW或HNSW算法进行最近邻搜索：

POST /my_index/_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7]  // 示例查询向量
        }
      }
    }
  }
}

在此查询中，我们使用了ElasticSearch的脚本得分功能，通过传递一个查询向量来计算文档向量和它的相似度得分。这里的cosineSimilarity函数是ElasticSearch中用于计算两个向量点积的内置函数。