这一阶段的主要挑战是如何有效地在传统的倒排索引结构中支持向量检索。通过与现有的全文搜索功能相结合，Elasticsearch能够提供一种灵活而强大的解决方案。...从 Elasticsearch 7.3 版本开始，官方引入了更复杂的相似度计算方法。特别是 script_score 查询的增强，使用户可以通过 Painless 脚本自定义更丰富的相似度计算。...核心功能在于允许通过向量之间的夹角计算相似度，用 k 最近邻 (k-NN) 的余弦相似度距离指标，从而为相似度搜索引擎提供支持。...应用场景体现在： （1）个性化推荐：通过余弦相似度分析用户的行为和兴趣，提供更个性化的推荐内容； （2）图像识别和搜索：使用欧几里得距离快速检索与给定图像相似的图像； （3）声音分析：在声音文件之间寻找相似模式...从右往左看是检索，先将检索语句转化为向量特征表示，然后借助 K 近邻检索算法（在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现），获取相似的结果。
这一阶段的主要挑战是如何有效地在传统的倒排索引结构中支持向量检索。通过与现有的全文搜索功能相结合，Elasticsearch 能够提供一种灵活而强大的解决方案。.../guide/en/elasticsearch/reference/7.3/query-dsl-script-score-query.html#vector-functions 核心功能在于允许通过向量之间的夹角计算相似度...应用场景体现在： （1）个性化推荐：通过余弦相似度分析用户的行为和兴趣，提供更个性化的推荐内容； （2）图像识别和搜索：使用欧几里得距离快速检索与给定图像相似的图像； （3）声音分析：在声音文件之间寻找相似模式...从右往左看是检索，先将检索语句转化为向量特征表示，然后借助 K 近邻检索算法（在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现），获取相似的结果。...随着技术的不断演进，我们可以期待 Elasticsearch 在向量检索方面将继续推动创新和卓越。
现在，我们可以在Elasticsearch中部署各种NLP模型：图片对模型进行管理和监控：图片同时，对任意索引构建机器学习的推理管道：图片以进行数据的机器学习处理：图片通过集成NLP的技术，我们就可以借此提升搜索中的相关性和准确度...在早期的elasticsearch版本中（7.3）, 我们提供的是Brute Force的蛮力计算方式，即通过暴力比对每一条向量的距离来判断两个向量的相似性。...在8.4版本的Elasticsearch当中，我们提供的ANN 算法是HNSW（Hierarchical Navigable Small World，中文译为分层可导航小世界），HNSW是一种数据结构和算法...它是一种基于图的索引结构，可用于快速查找数据集中与给定查询项相似的项，基于某种相似度度量。HNSW在相似性搜索、聚类和推荐系统等应用中特别有用，可以提供比其他方法更好的性能。...因此，当我们在elasticsearch中使用knn搜索的时候，在不显式的指定brute force算法，默认是HNSW算法。并且，这两种算法之间，我们会提供一个自动转换机制。
现在我们有两个向量：一个代表红色，另一个代表橙色。 如果我们想找到这两种颜色之间的相似性，一种方法就是简单地测量向量之间的角度。...虽然我们无法轻松地在幻灯片上描绘它或完全可视化它，但从数学上讲这是可行的，原理保持不变：您在多维空间中有向量，然后计算它们之间的相似性。...还有一些其他公式可以找到向量相似度：例如点积相似度和欧几里得距离，但正如 OpenAI API 文档所说，它们之间的差异通常并不重要。...基本上，您可以创建一种特殊的索引，忽略没有搜索词的文档。因此，您不必每次都针对搜索检查每个文档。稀疏向量也很容易理解，从某种意义上说，它们可以进行逆向工程。...我们可以在这里看到： 各个词语之间出现了一条一致的红线，表明在一个维度上存在相似性，但它所代表的具体属性仍然未知。
ElastiKNN是一个为Elasticsearch设计的插件，它利用了k近邻（KNN）算法的优势，使Elasticsearch能够处理高维度的向量数据，并执行高效的相似性搜索。...使用Dense Float Vector可以更好地表示文本中不同单词之间的信息关联，以及单词在各种语境下的含义。...[4]算法对密集浮点向量进行哈希和存储，以支持近似余弦相似度查询。...余弦相似度是一种用于比较两个向量之间夹角的相似度度量方法，常用于文本分类、推荐系统等领域。...elastiknn的python client进行向量索引的创建、vector写入、knn相似度查询了，支持的knn算法比较多，感兴趣的同学可自行做进一步的探索。
ES 的全文搜索简而言之就是将文本进行分词，然后基于词通过 BM25 算法计算相关性得分，从而找到与搜索语句相似的文本，其本质上是一种 term-based（基于词）的搜索。...ES 7.3 版本之后内置的 cosineSimilarity 余弦相似度函数计算向量之间的相似度得分。...需要注意的是，script_score 这种搜索方式是先执行 query ，然后对匹配的文档再进行向量相似度算分，其隐含的含义是： 数据建模时向量字段可以与其它字段类型一起使用，也就是支持混合查询（先进行全文搜索..._knn_search 搜索 由于 script_score 的性能问题，ES 在 8.0 版本引入了一种新的向量搜索方法 _knn_search（目前处于试验性功能）。...similarity 指定向量相似度算法，可以是 l2_norm 、dot_product、cosine 其中之一。
Elasticsearch 作为缓存层的革新之举Elasticsearch 是一种向量数据库，它不仅能够存储问题和答案的原始文本，还能够将它们的语义或“基于含义的表达”转化为数值向量形式进行存储。...通过这种方式，Elasticsearch 能够快速地对这些向量进行相似度比较，为识别与已回答问题相关的问题提供了一种稳定而高效的方法。实现这种智能匹配的核心在于 k 最近邻 (kNN) 相似性搜索。...评估语义相似性：容忍与抵制在利用 Elasticsearch 作为缓存层时，一个关键方面在于评估新提出的问题和之前存储的问题之间的语义相似性。...语义容忍度和语义阻力之间的平衡，就像召回率和精确度之间的权衡一样，对于优化 Elasticsearch 缓存层的性能和有效性至关重要。...相似度参数对语义容忍度和抵抗力的影响这种情况下语义匹配的有效性受到 Elasticsearch 内 KNN 搜索中相似性参数选择的影响。该参数确定向量被视为匹配所需的最小相似度。
在当前业务系统中，是否感受到越来越多的智能化个性业务诉求，做一个智能化的商品搜索，用于检索商品的相似性；做一个图片搜索，检索相似的图片；做一个语音搜索，检索相似度极高的音频，这种智能化的需求越来越多。...dense_vector 2019年4月，Elasticsearch发布了7.0版本，带来了很多新特性，其中增加了新的字段类型dense_vector，向量字段类型为智能搜索提供了最关键的基石，可广泛应用于文本相似度搜索...、图片相似度搜索、语音相似度搜索等。...发布了8.0版本，同样带来很多新特性，其中最关注的是knn-search，提供了一种更加高效的索引算法，检索效率同比之前大幅度提升，在此之前只能通过简单粗暴的全表三角函数计算。...基于Text-embedding单词嵌入模型，可以将文本、图像、音频等各种世间万物转换为特定向量，程序提前将各种数据生成对应向量，存入到Elasticsearch平台中，应用搜索时，也可以即可在Elasticsearch
其中行向量代表某个用户对所有标的物的评分向量，列向量代表所有用户对某个标的物的评分向量。有了行向量和列向量，我们就可以计算用户与用户之间、标的物与标的物之间的相似度了。...具体来说，行向量之间的相似度就是用户之间的相似度，列向量之间的相似度就是标的物之间的相似度。...(可以是上图2中的行向量或者列向量)之间的相似度： ? 计算完了用户(行向量)或者标的物(列向量)之间的相似度，那么下面说说怎么为用户做个性化推荐。...图12：电视猫完全个性化推荐：电影猜你喜欢 5.2标的物关联标的物推荐（范式） 虽然第二节没有直接讲标的物关联标的物的算法，但是讲到了怎么计算两个标的物之间的相似度(即图2中评分矩阵的列向量之间的相似度...)，我们利用该相似度可以计算某个标的物最相似的K个标的物(在第三节1中我们给出了实现标的物相似性的工程实现，在第四节4中我们也给出了近实时计算标的物相似度的实现方案)。
我们很高兴看到，在使用Elasticsearch作为主要技术栈的应用和环境中，用户可以无缝地支持以上所有的场景，无论是向量相似性搜索，混合搜索、NLP模型的推理，还是生成式AI的应用，开发者都可以根据自己的资源情况和预算情况挑选出最符合自己需求的技术组合...而目前，在Elasticsearch的使用场景中，可以使用GPU来加速的场景主要包括NLP模型的推理任务和向量搜索这两种。...因此，并不是所有的向量相似性搜索场景都适合使用GPU。而因为目前Elasticsearch主要支持的是HNSW这个向量索引算法，所以，我们会主要集中在这块探讨。...这是因为HNSW是一种近似的相似性搜索方法，它不能保证返回最精确的结果。...在Elasticsearch的应用中，我们可以灵活选择适合自己需求的技术组合，从而满足不同业务场景的要求。然而，对于是否在Elasticsearch中引入GPU加速，目前还没有明确的答案。
切图权重可以看作两个子图之间的关联程度，如果两个子图之间没有边连接，则该值为0。从另一个角度看，这是对图进行切割时去掉的边的权重之和。 下图为图切割示意图 ?...该值与聚类的目标一致，即每个子图内部的连接很强，而子图之间的连接很弱，换一种语言来表述就是同一个子图内的样本相似，不同子图之间的样本不相似。...,xn计算出两点间的相似度Sij或距离dij从而构造出一个图，有几种不同的典型方案。如果是构造相似度图，则其目标是对样本点之间的局部邻接关系进行建模。 ε邻居图。...将图变为无向的方式有两种。第一种方法是忽略边的方向，即如果vj在vi的k个最近的邻居里，或者vi在vj的k个最近的邻居里，则认为这两点之间是联通的。这种方法生成的图称为k近邻图。...没有归一化的图拉普拉斯矩阵定义为 L = D-W 其中W为邻接矩阵，D为加权度矩阵，它们的定义在在前面已经给出。下面介绍拉普拉斯矩阵的一些重要性质。 1.对任意的向量f∈ ? 有 ?
在最新的 Elasticsearch 版本中，Elasticsearch 通过在多个段中并发的进行向量搜索来提升性能，并通过采用类似 MaxBlockWAND 的算法来跳过不包含竞争力的段，以提升访问延时...Elasticsearch向量搜索的关键里程碑2019年：Elasticsearch 7.0版本引入了向量搜索的初步支持，通过dense_vector字段类型，允许用户存储密集向量并进行余弦相似度计算。...2021年：Elasticsearch 7.12版本发布，引入了k-最近邻（k-NN）搜索功能的实验性支持，使得基于相似度的搜索变得更加高效。...2021年下半年：OpenSearch开始引入向量搜索功能，通过插件形式支持密集向量的存储和相似度搜索，与Elasticsearch的向量搜索功能类似。...Elasticsearch与OpenSearch的比较在对Elasticsearch和Opensearch的向量搜索实现进行比较时，我们可以从性能、易用性、扩展性和生态系统四个维度来探讨它们之间的差异。
摘要:代码如下： 正文: package test; import java.util.Random; public class TestRandom { ...
向量检索的优势和局限性 我们知道，向量检索是一种基于向量空间模型的检索方法，它可以将文本转换为数学上的向量，然后通过计算向量之间的相似度，来实现文本的匹配和检索。...在得到了文档和查询语句的向量表示后，就可以通过计算它们之间的相似度，来实现文本的匹配和检索，这可以通过一些相似度度量来实现，比如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。...它可以捕捉文本之间的语义关系，例如上下位关系，因果关系，相似关系等。 它可以支持多语言和跨语言的搜索，即用一种语言查询另一种语言的文档。...我们看看如果只使用向量搜索在某些场景中会获得什么样的反效果： 当我们知道腾讯云有提供特有的高性价比机型，星星海机型时，我们想知道腾讯云ES有没有采用这种机型。...因此，我们需要一种更好的方法，来解决向量检索在处理简短的查询语句时的问题，这就是混合搜索的优势所在。混合搜索可以结合向量检索和关键词检索的优点，实现更快速、更精准、更多样的检索结果。
策略：改为使用词向量进行比较，具体在下面的智能度策略中有介绍。...而余弦相似度是指比较两个向量之间的余弦相似度，向量当然分别是输入句子的句向量和数据库中所有问题句子的句向量，而句子转为向量的方式是采用的word2vec,该方法在后续讲原理的部分会具体介绍，这里我们只需要知道词向量模型可以将词转为对应的向量...，这些向量在空间中呈现一种语义上的关系，比如用词向量表示我们的词的时候，会发现 King的向量-Man的向量+Woman的向量=Queen的向量。...在此也体现了chatterbot的优秀设计，使得我们可以在不更改源代码的情况下就替换掉原有的匹配算法，具体见代码篇的介绍。 一个问题从输入到给出回复将经历什么？...整个过程主要是采用词向量模型构造问题句子的特征向量，通过贝叶斯算法进行意图分类，以及 采用余弦相似度算法计算问题和答案的匹配分数。
* 隐私和安全：数据隐私是企业如何通过网络和在组件之间使用和安全地传递专有数据的核心，即使在构建创新的搜索体验时也是如此。...这 2 种方式分别是：近似 KNN 搜索的 ANN 搜索，以及：精确的暴力 KNN 搜索（基于 script_score 查询实现）1.2 向量检索中的距离如何衡量 2 个向量相似？...引入了：向量之间的距离。...常用的计算距离函数有 3 种：l2 norm，欧式距离dot-product，向量的点积cosine，余弦相似度1.3 两种向量检索方式暴力 KNN 检索：采用 ES 的 script_score 查询实现...近似的 KNN 检索（ANN）：与暴力检索相比，我们可以采用某种算法，牺牲一些精度，来加速查找与 query vector 相似的向量。
向量空间模型提供了一种对文档进行多词查询对方法，返回值就是一个数字，它表示相关度。...这个模型，将文档和查询当作向量。 一个向量就是一个一维数组，比如[2, 3.5, 5, 2.1]。在向量里面，每个数字都是一个词语对TF-IDF权重....Python的高级应用 3. 各种编程语言的比较 我们可以对每一个文档创建相似的向量，向量中包含“Python”和“语言”两个维度。...因此，我们可以用余弦值来表示相似度。 ? 上面是2维向量的相似度，用同样的方式，可以算出多维向量的相似度，也就是可以计算多个词与文档的相关性。...相关文章 Elasticsearch全文搜索与TF/IDF 推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西
根据我们的比较，这种新颖的检索模型在12个重要的相关性基准测试中有11个优于词汇搜索，而结合两者的混合搜索在所有12个相关性基准中都表现最好。...作为稀疏向量表示，它使用 Elasticsearch、基于 Lucene 的倒排索引。这意味着可以利用数十年的优化来提供最佳性能。...让我们来谈谈性能和 Elasticsearch 作为向量数据库的问题保留数万个维度的向量并在它们上执行向量相似度可能听起来像是一个规模和延迟的挑战。...此外，对于 Elastic 来说，向量相似度是一种计算强度较小的操作，因为 Elasticsearch 隐藏了一些巧妙的倒排索引技巧。...如果您还没有访问 Elastic 的权限，您可以在此处请求访问所需的高级试用版。
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...值得一提的是，空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中（据说网易云的推荐就是基于这个算法），这里也展开一下对应的思路。...当然，实际的推荐系统远比这个复杂的多，不过核心的思路却是没有变化的。 词袋模型和LSI模型 参考文章：python文本相似度计算 当然，将一个文本向量化的方式有很多，TF-IDF只是其中的一种。...下面再给出两种比较常见的向量化手段： 词袋模型 在NLP里比较常用的手段（如word2vec）。核心想法是把一篇文章想象成词的组合，没有顺序和语义之分，文章就是一个装满了词的袋子。...这样做的好处是，我们的向量从词的维度下降到文本的主题的维度，维度更少，计算更快。 其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1.
在进行召回前，我们先将精华问答库存储在 Elasticsearch 中，并将其通过编码器输出的向量表示存储在 Milvus 数据库中。...关键词召回是用户输入问题直接从 Elasticsearch 中检索出完全匹配的问答对；向量召回是用户输入问题，通过编码器编码后得到向量表示，然后在 Milvus 中进行向量检索，返回语义相近的问答对。...在向量召回中有两个核心问题，一个是对文本的编码问题，也就是编码器的选择和训练方式；另一个是对向量索引的构建和检索的问题。...模型选择方面，我们选择 Sentence-BERT 模型[1]作为编码器来输出文本的向量表示，向量的余弦值用来度量两个文本语义的相似度。...该工作的主要任务是判断问题和答案之间的关系，与我们的任务相似。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
