Elasticsearch：设置向量搜索

Elasticsearch 简介

当你开始使用 Elastic 时，你将使用 Elasticsearch Relevance Engine™（ESRE），它专为 AI 搜索应用程序提供支持。通过 ESRE，你可以利用一整套开发者工具，包括 Elastic 的文本搜索、向量数据库以及我们专有的 Transformer 模型进行语义搜索。

Elastic 提供多种搜索技术，从 BM25 开始，这是文本搜索的行业标准。它可以精准匹配特定搜索内容，匹配精确的关键词，并且可以通过调优来提升效果。

在开始使用向量搜索时，需要注意向量搜索有两种形式："dense - 密集" 向量搜索（即 kNN 向量搜索）和"sparse - 稀疏"向量搜索。

此外，Elastic 还支持 kNN 向量，以实现对文本以外的非结构化数据（如视频、图像和音频）的相似性搜索。

在本指南中，我们将演示如何利用 Elasticsearch 作为向量数据库，以支持向量搜索的应用场景。

安装

Elasticsearch 及 Kibana

我们首先需要安装 Elasticsearch 及 Kibana。我们可以参考如下的文章来进行安装：

当我们安装的时候，选择 Elastic Stack 8.x 的文章来进行安装。在本展示中，我们将使用 Elastic Stack 8.17.2 来进行展示。当我们首次运行 Elasticsearch 时，我们可以看到如下的界面：

创建 Elasticsearch 索引

让我们创建第一个 Elasticsearch 索引，可以将其命名为 vector-search 。点击 Create my index（创建我的索引）。

开始使用向量搜索

现在你已经创建了无服务器项目和第一个索引，是时候将数据导入 Elasticsearch 了。我们已让此过程变得简单，在 Data > Index Management Data 中，点击 Run in Console（在控制台中运行）。

一个侧边窗口（flyout）会弹出，显示控制台。你会在左侧看到代码，点击 Send request 按钮 ▶ 后，你将在右侧看到执行的代码。

第一个命令将为索引创建映射，包括一个名为 vector 的向量字段和一个名为 text 的文本字段。

arduino 复制代码

`

1.  PUT vector-search/_mapping
2.  {
3.    "properties": {
4.      "vector": {
5.        "type": "dense_vector",
6.        "dims": 3
7.      },
8.      "text": {
9.        "type": "text"
10.      }
11.    }
12.  }

`AI写代码

上面的命令定义 vector-search 索引的 mapping：

json 复制代码

`

1.  POST _bulk?pretty
2.  { "index" : { "_index" : "vector-search" } }
3.  {"vector": [9.048, 9.573, 3.047], 
4.  "title": "Yellowstone National Park"}
5.  { "index" : { "_index" : "vector-search" } }
6.  {"vector": [2.654, 6.36, 0.476], 
7.  "title": "Yosemite National Park"}
8.  { "index" : { "_index" : "vector-search" } }
9.  {"vector": [6.125, 8.118, 7.029], 
10.  "title": "Rocky Mountain  Park"}

`AI写代码

我们使用上面的 _bulk API 来写入三个数据。在 Elasticsearch 中，_bulk 请求是索引大量文档的首选方式。

使用 Elasticsearch

构建你的向量搜索查询

很好，现在我们可以使用 knn 查询来获取与给定向量最接近的文档，例如尝试向量 [2,6,0]。复制并粘贴以下请求：

sql 复制代码

`

1.  GET vector-search/_search
2.  {
3.   "knn": {
4.     "field": "vector",
5.     "k": 10,
6.     "num_candidates": 100,
7.     "query_vector": [2,6,0]
8.   }
9.  }

`AI写代码

完成，"Yosemite National Park" 的向量 [2.654, 6.36, 0.476] 确实是最接近的匹配项。

下一步

感谢你花时间在设置向量搜索上。随着你开始使用 Elastic，了解在你的环境中部署时需要管理的一些操作、安全和数据组件。

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