零基础解读KNN搜索技术在向量搜索中的应用

后端

2023-09-25 22:57:40

KNN 搜索：从文本到视频的相似性搜索利器

导读：

随着机器学习的蓬勃发展，一种名为“嵌入模型”的强大工具正在悄然改变着矢量搜索领域。它将各种类型的数据转换为向量，以一种前所未有的方式捕捉其本质，从而为 KNN 搜索技术带来了新的生命。

KNN 搜索：简介

KNN（K 近邻）搜索是一种简单的算法，用于基于相似性从大量数据集中检索最相似的元素。它通过计算查询向量与数据库中存储的向量之间的距离来实现。距离越小，相似性越大。

KNN 搜索的兴起

嵌入模型的出现重新点燃了人们对 KNN 搜索的兴趣。嵌入模型可以将文本、图像、语音、事件等各种类型的数据表示为向量。这种向量化使 KNN 搜索能够跨越表面特征的限制，以更深入的方式理解数据的内涵。

KNN 搜索的广泛应用

KNN 搜索在众多领域展现出了广泛的应用前景，包括：

文本搜索：

检索与查询文本相似的文本片段，用于聊天机器人、推荐系统和搜索引擎。

图像搜索：

检索与查询图像相似的图像，用于图像分类、检索和人脸识别系统。

语音搜索：

检索与查询语音相似的语音片段，用于语音识别、语音控制和语音翻译系统。

视频搜索：

检索与查询视频相似的视频，用于视频推荐、搜索和分析系统。

Elasticsearch 中的 KNN 搜索

Elasticsearch 是一款流行的开源搜索引擎，它通过一个名为“KNN Plugin”的插件支持 KNN 搜索。该插件允许用户将向量数据存储在 Elasticsearch 中，并使用 KNN 算法检索与查询向量相似的向量。

如何在 Elasticsearch 中使用 KNN 搜索：

安装 Elasticsearch KNN Plugin
将向量数据导入 Elasticsearch
创建 KNN 索引
执行 KNN 搜索查询

代码示例：

以下是一个使用 Python 在 Elasticsearch 中执行 KNN 搜索的代码示例：

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search, Q

# 创建 Elasticsearch 客户端
es = Elasticsearch()

# 检索与查询向量相似的向量
search = Search(using=es, index="vectors")
query = Q("knn", field="vector", vector=[1, 2, 3], k=5)
result = search.query(query).execute()

# 打印检索到的向量
for hit in result:
    print(hit.vector)