向量搜索在 Elasticsearch 中用 Python 实现的步骤与示例

现在，让我们直奔主题，探讨如何用 Python 在 Elasticsearch 上实现向量搜索。

步骤 1：安装向量搜索插件

首先，您需要安装用于向量搜索的 Elasticsearch 插件。您可以使用如下命令来安装：

bin/elasticsearch-plugin install -b pom.xml io.github.opendistro.elasticsearch:elasticsearch-vector-similarity

步骤 2：创建向量索引

接下来，您需要创建一个新的 Elasticsearch 索引，该索引将被用于向量搜索。您可以使用如下命令来创建索引：

PUT /my_vector_index
{
  "settings": {
    "index.similarity.my_similarity.type": "cosine"
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "feature_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 128
      }
    }
  }
}

在这个示例中，我们创建了一个名为 "my_vector_index" 的索引，该索引包含了一个名为 "feature_vector" 的稠密向量字段，维度为 128。

步骤 3：准备向量数据

您需要将向量数据准备好以便将其插入到 Elasticsearch 索引中。向量数据可以存储在多种格式中，例如 NumPy 数组、列表或字典。

步骤 4：将向量数据插入索引

一旦您准备好了向量数据，您就可以将其插入到 Elasticsearch 索引中。您可以使用以下命令来插入数据：

POST /my_vector_index/_doc
{
  "feature_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...]
}

您可以使用上述命令将多个文档插入到索引中，每个文档都包含一个向量。

步骤 5：执行向量搜索

现在，您已经将向量数据插入到了 Elasticsearch 索引中，您就可以执行向量搜索了。您可以使用以下命令来执行搜索：

POST /my_vector_index/_search
{
  "query": {
    "knn": {
      "feature_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ...],
      "k": 10
    }
  }
}

这个查询将返回与查询向量最相似的 10 个文档。您可以使用 "k" 参数来指定要返回的相似文档的数量。

步骤 6：处理搜索结果

一旦您执行了搜索查询，您就会得到一个包含搜索结果的响应。您可以使用 Python 代码来处理搜索结果并提取相关信息。

结论

本指南向您展示了如何在 Elasticsearch 中使用 Python 实现向量搜索。向量搜索是一种强大的工具，可以用于各种应用，如图像搜索、产品推荐和欺诈检测。希望本指南能够帮助您轻松地将向量搜索集成到您的应用中。