Elasticsearch作向量数据库
Elasticsearch（ES）自7.8.0版本起，支持存储和搜索向量数据，成为功能强大的向量数据库。要在ES中实现向量存储和检索，您必要创建一个包含dense_vector字段的索引，并利用适当的查询来执行相似度搜索。以下是利用Elasticsearch作为向量数据库的根本步调：
1. 创建索引并定义映射
首先，您必要创建一个索引，并在映射中定义一个dense_vector类型的字段来存储向量数据。dense_vector字段必要指定维度（dims），即向量的长度。
PUT /your_index
{
"mappings": {
"properties": {
"your_vector_field": {
"type": "dense_vector",
"dims": 128// 根据您的向量维度设置
},
"other_field": {
"type": "text"
}
}
}
}
在上述示例中，your_vector_field是存储向量的字段，dims指定了向量的维度。
2. 索引文档
在创建了索引后，您可以将包含向量数据的文档索引到Elasticsearch中。请确保向量数据以数组的形式提供，数组的长度应与dims匹配。
POST /your_index/_doc/1
{
"your_vector_field": ,
"other_field": "Sample text"
}
在上述示例中，your_vector_field包含了一个128维的向量。
3. 执行向量相似度搜索
要执行基于向量的相似度搜索，您可以利用script_score查询，联合cosineSimilarity函数来盘算查询向量与文档向量之间的相似度。
POST /your_index/_search
{
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['your_vector_field']) + 1.0",
"params": {
"query_vector":
}
}
}
}
}
在上述查询中，params.query_vector是您要查询的向量，doc['your_vector_field']是文档中存储的向量字段。cosineSimilarity函数盘算查询向量与文档向量之间的余弦相似度，结果加上1.0是为了制止得分为负值。
4. 混合检索（可选）
假如您希望联合传统的关键词搜索和向量相似度搜索，可以利用Elasticsearch的混合检索功能。这可以通过在查询中同时利用match查询和script_score来实现。
POST /your_index/_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {
"other_field": "search term"
}
},
{
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['your_vector_field']) + 1.0",
"params": {
"query_vector":
}
}
}
}
]
}
}
}
在上述查询中，should子句包含了一个match查询和一个script_score查询，Elasticsearch会根据这两个查询的得分来排序结果。
注意事项
[*] 性能优化：在执行向量相似度搜索时，发起先利用传统的关键词查询来过滤文档范围，然后再进行向量相似度盘算，以提高查询服从。
[*] 版本要求：确保您利用的Elasticsearch版本支持dense_vector类型。
[*] 向量维度：dense_vector字段的最大维度取决于Elasticsearch的版本和设置，通常为1024维。
通过上述步调，您可以在Elasticsearch中实现向量数据的存储和相似度搜索，构建高效的向量数据库。
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