Elasticsearch：使用 ES|QL 与 dense_vector 字段

作者：来自 Elastic Carlos_D

使用 ES|QL 的向量搜索

今天我们来介绍 ES|QL 中最令人兴奋的新增功能之一：对 dense vector 字段的原生支持，以及用于搜索它们的函数：KNN 函数和向量相似度函数。如果你对向量搜索感兴趣，但觉得 Query DSL 语法有点吓人，那么 ES|QL 将会成为你新的好朋友。

为什么在向量搜索中使用 ES|QL？

ES|QL 是 Elasticsearch 的未来 ------ 它允许你通过一系列处理步骤来执行查询。将向量搜索加入 ES|QL，可以让你对使用向量进行语义查询的方式拥有更专业的控制能力，通过微调搜索方法（使用 KNN 的近似最近邻搜索，或使用向量相似度函数的精确搜索）。

设置我们的实验环境

让我们创建一个简单的索引，包含一个 dense_vector 字段，用来存储一些产品向量。我们会保持最小化 ------ 只使用 3 个维度 ------ 这样我们可以更容易理解这些向量。

PUT products-vectors
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text"
      },
      "category": {
        "type": "keyword"
      },
      "embedding": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 3,
        "similarity": "cosine"
      }
    }
  }
}

这里的关键设置是 similarity: cosine参数（用于衡量向量相似度 ------ 其他选项包括 l2_norm 和 dot_product）。

现在让我们添加一些示例产品及其 "embeddings"：

POST products-vectors/_bulk
{"index": {"_id": "1"}}
{"name": "Warm Winter Jacket", "category": "clothing", "embedding": [0.9, 0.1, 0.2]}
{"index": {"_id": "2"}}
{"name": "Summer Beach Shorts", "category": "clothing", "embedding": [0.1, 0.9, 0.3]}
{"index": {"_id": "3"}}
{"name": "Cozy Wool Sweater", "category": "clothing", "embedding": [0.85, 0.15, 0.25]}
{"index": {"_id": "4"}}
{"name": "Running Sneakers", "category": "footwear", "embedding": [0.4, 0.5, 0.8]}
{"index": {"_id": "5"}}
{"name": "Hiking Boots", "category": "footwear", "embedding": [0.6, 0.3, 0.7]}

你可以使用 ES|QL 来检索你的数据，包括向量 embeddings：

FROM products-vectors

在这个简单示例中，我们假设第一个维度大致表示 "warmth"，第二个表示 "summer vibes"，第三个表示 "outdoor activity"。像 E5 或 OpenAI 这样的模型生成的真实 embeddings 会有数百个维度，但原理是一样的。

使用 KNN 函数进行搜索

ES|QL 的 KNN 函数可以对向量执行近似的 k-nearest neighbor 搜索：

FROM products-vectors METADATA _score
| WHERE KNN(embedding, [0.88, 0.12, 0.22])
| KEEP name, category, _score
| SORT _score DESC
| LIMIT 3

POST _query?format=txt
{
  "query": """
    FROM products-vectors METADATA _score
    | WHERE KNN(embedding, [0.88, 0.12, 0.22])
    | KEEP name, category, _score
    | SORT _score DESC
    | LIMIT 3
  """
}

拆解说明：

• METADATA _score ------ 我们需要它来获取来自 KNN 函数的评分
• KNN(embedding, [0.88, 0.12, 0.22]) ------ 查找与查询向量最接近的邻居
• 查询向量 [0.88, 0.12, 0.22] 表示偏 "warm"（第一个维度较高）

结果是？偏暖的服装商品会排到最前面。

name	category	_score
Warm Winter Jacket	clothing	0.9994338750839233
Cozy Wool Sweater	clothing	0.9992702007293701
Hiking Boots	footwear	0.9067620635032654

结合 KNN 与过滤条件

ES|QL 的一大强项是可以非常自然地将向量搜索与传统过滤条件结合起来：

FROM products-vectors 
METADATA _score
| WHERE category == "clothing" AND KNN(embedding, [0.88, 0.12, 0.22])
| KEEP name, _score
| SORT _score DESC
| LIMIT 3

POST _query?format=txt
{
  "query": """
    FROM products-vectors 
    METADATA _score
    | WHERE category == "clothing" AND KNN(embedding, [0.88, 0.12, 0.22])
    | KEEP name, _score
    | SORT _score DESC
    | LIMIT 3
  """
}

这会在执行 KNN 搜索前先应用过滤条件 ------ 既高效又易读！

name	category	_score
Warm Winter Jacket	clothing	0.9994338750839233
Cozy Wool Sweater	clothing	0.9992702007293701
Summer Beach Shorts	clothing	0.658316433429718

通过可选参数进行微调

KNN 函数接受额外的命名参数，以便提供更多控制：

FROM products-vectors METADATA _score
| WHERE KNN(embedding, [0.1, 0.85, 0.3], {"boost": 1.5, "min_candidates": 50, "rescore_oversample": 3, "similarity": 0.0001})
| KEEP name, _score
| SORT _score DESC

POST _query?format=txt
{
  "query": """
    FROM products-vectors METADATA _score
    | WHERE KNN(embedding, [0.1, 0.85, 0.3], {"boost": 1.5, "min_candidates": 50, "rescore_oversample": 3, "similarity": 0.0001})
    | LIMIT 2
    | KEEP name, _score
    | SORT _score DESC
  """
}

允许的参数有：

• k：返回的邻居数量（可由 LIMIT 隐式指定）
• boost：分数乘数（默认值：1.0）
• min_candidates：每个 shard 要考虑的最小候选数（值越高 = 更准确但更慢）
• similarity：考虑结果的最小相似度
• visit_percentage：在使用 bbq_disk 进行 kNN 搜索时，每个 shard 要探索的向量百分比
• rescore_oversample：在近似 kNN 搜索中，将指定的过采样因子应用于 k

使用向量相似度函数进行搜索

KNN 非常适合大规模向量搜索，其优势之一在于它是近似的 ------ 意味着它会尽力找到足够好的结果，但不会检查每一个可能的结果。这让 KNN 性能很高，因为它无需对所有文档逐一与查询比较。

如果我们真的想检查所有结果（因为我们已经对结果进行了过滤，或者文档数量本身不多），可以使用向量相似度函数来计算查询与每个元素之间的向量相似度：

FROM products-vectors
| EVAL my_score = V_COSINE(embedding, [0.1, 0.85, 0.3]) + 1.0
| KEEP name, my_score
| SORT my_score DESC

POST _query?format=txt
{
  "query": """
    FROM products-vectors
    | EVAL my_score = V_COSINE(embedding, [0.1, 0.85, 0.3]) + 1.0
    | KEEP name, my_score
    | SORT my_score DESC
  """
}

注意 ：V_COSINE 在目前的版本 9.2 中还不可见。

向量相似度函数允许你对向量进行自定义评分，并执行精确的最近邻计算。

额外功能：TEXT_EMBEDDING 函数

如果你配置了推理端点，可以实时生成 embeddings：

FROM products-vectors 
METADATA _score
| WHERE KNN(embedding, TEXT_EMBEDDING("cozy winter wear", "my-embedding-model"))
| KEEP name, _score
| SORT _score DESC
| LIMIT 3

POST _query?format=txt
{
  "query": """
    FROM products-vectors 
    METADATA _score
    | WHERE KNN(embedding, TEXT_EMBEDDING("cozy winter wear", "my-embedding-model"))
    | KEEP name, _score
    | SORT _score DESC
    | LIMIT 3
  """
}

注意 ：TEXT_EMBEDDING 在目前的 9.2 版本中还不可见。

无需预先计算查询向量------ES|QL 会在查询时内联处理！

总结

ES|QL 的向量搜索功能为语义搜索提供了完整控制。现在可以调整如何为查询获取最近邻，或计算自定义分数，这都得益于 ES|QL 对 dense_vector 字段类型的支持、KNN 搜索函数以及向量相似度函数。

无论你是在构建推荐系统、语义搜索引擎，还是只是探索向量数据，KNN、过滤条件和聚合的组合都使 ES|QL 成为一个强大的选择。

原文：https://discuss.elastic.co/t/dec-18th-2025-en-using-es-ql-with-dense-vector-fields/384024