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用 Elasticsearch 矢量搜索和 FastAPI 开发文本搜索应用的指南

后端

序言

Elasticsearch 是一个强大的搜索引擎，它能够对多种数据类型进行索引和搜索。在Elasticsearch 7.10 版本中，它引入了矢量搜索功能，使您可以对文本数据进行向量化，并使用余弦相似性等度量标准来搜索文本数据。

FastAPI 是一个高性能的 Python Web 框架，它可以轻松地构建 RESTful API。使用 FastAPI 可以快速地将 Elasticsearch 矢量搜索功能集成到您的应用程序中。

构建文本搜索应用程序

在本文中，我们将使用 Elasticsearch 和 FastAPI 来构建一个文本搜索应用程序。这个应用程序将允许用户搜索文本文档，并返回与查询最相似的文档。

先决条件

  • Python 3.8 或更高版本
  • Elasticsearch 7.10 或更高版本
  • FastAPI

步骤 1：安装必要的库

首先，我们需要安装必要的库。您可以使用 pip 来安装这些库：

pip install elasticsearch fastapi

步骤 2：创建 Elasticsearch 索引

接下来，我们需要创建 Elasticsearch 索引。我们将使用这个索引来存储文本文档。您可以使用以下命令来创建索引：

curl -X PUT "http://localhost:9200/my_index"

步骤 3：将文本文档添加到索引

现在，我们可以将文本文档添加到索引中。您可以使用以下命令来添加一个文本文档：

curl -X POST "http://localhost:9200/my_index/_doc" -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "This is a text document."}'

步骤 4：使用 FastAPI 创建 RESTful API

现在，我们可以使用 FastAPI 来创建一个 RESTful API。这个 API 将允许用户搜索文本文档，并返回与查询最相似的文档。您可以使用以下代码来创建 API：

from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException
from fastapi.responses import JSONResponse
from elasticsearch import Elasticsearch

app = FastAPI()

es = Elasticsearch()

@app.post("/search")
async def search(request: Request):
    data = await request.json()
    query = data["query"]

    results = es.search(
        index="my_index",
        body={
            "query": {
                "vector": {
                    "text": {
                        "query": query
                    }
                }
            }
        }
    )

    return JSONResponse({"results": results["hits"]["hits"]})

步骤 5：运行应用程序

现在，我们可以运行应用程序了。您可以使用以下命令来运行应用程序：

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

步骤 6：测试应用程序

现在，我们可以测试应用程序了。您可以使用以下命令来测试应用程序：

curl -X POST "http://localhost:8000/search" -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "This is a query."}'

这个命令将返回与查询最相似的文档。

总结

在本文中，我们学习了如何使用 Elasticsearch 和 FastAPI 来构建文本搜索应用程序。我们还学习了如何使用矢量搜索技术来提高搜索结果的准确性。