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。

1. PUT /your_index
2. {
3.   "mappings": {
4.     "properties": {
5.       "your_vector_field": {
6.         "type": "dense_vector",
7.         "dims": 128  // 根据您的向量维度设置
8.       },
9.       "other_field": {
10.         "type": "text"
11.       }
12.     }
13.   }
14. }

复制代码

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。

1. POST /your_index/_doc/1
2. {
3.   "your_vector_field": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128],
4.   "other_field": "Sample text"
5. }

复制代码

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。

1. POST /your_index/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "script_score": {
5.       "query": {
6.         "match_all": {}
7.       },
8.       "script": {
9.         "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['your_vector_field']) + 1.0",
10.         "params": {
11.           "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128]
12.         }
13.       }
14.     }
15.   }
16. }

复制代码

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。

1. POST /your_index/_search
2. {
3.   "query": {
4.     "bool": {
5.       "should": [
6.         {
7.           "match": {
8.             "other_field": "search term"
9.           }
10.         },
11.         {
12.           "script_score": {
13.             "query": {
14.               "match_all": {}
15.             },
16.             "script": {
17.               "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['your_vector_field']) + 1.0",
18.               "params": {
19.                 "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128]
20.               }
21.             }
22.           }
23.         }
24.       ]
25.     }
26.   }
27. }

复制代码

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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