服务器安装elasticsearch
安装Elasticsearch的步骤通常包括以下几个阶段:
-
导入Elasticsearch公钥。
-
创建Elasticsearch仓库。
-
安装Elasticsearch。
-
启动Elasticsearch服务。
-
配置Elasticsearch开机自启。
以下是针对基于Debian/Ubuntu系统的安装示例:
1. 导入Elasticsearch公钥
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
2. 添加Elasticsearch源
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
更新包信息
sudo apt-get update
3. 安装Elasticsearch
sudo apt-get install elasticsearch
4. 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
5. 配置Elasticsearch开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch.service
bash
PUT my_vectors
{
"mappings": {
"properties": {
"my_vector": {
"type": "dense_vector",
"dims": 5 // 设置向量的维度
}
}
}
}
#添加文档:
POST my_vectors/_doc/
{
"my_vector": [0.5, 1.5, 0.5, 0.5, 1.5]
}
POST my_vectors/_doc/
{
"my_vector": [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
}
#执行向量搜索:
GET my_vectors/_search
{
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
"params": {
"query_vector": [0.5, 1.5, 0.5, 0.5, 1.5]
}
}
}
}
}
在这个例子中,首先创建了一个名为my_vectors
的索引,并定义了一个名为my_vector
的dense_vector
字段,用于存储5维向量。然后,向索引中添加了两个文档,每个文档包含一个向量。最后执行了一个向量搜索,使用余弦相似度(cosine similarity)来评估与查询向量的相似度。这个查询会返回所有文档的相似度得分。