文章目錄
- 1、向量檢索的用途
- 2、適用場景
- 2.1 自然語言處理（NLP）：
- 2.2 圖像搜索：
- 2.3 推薦系統
- 2.4 音視頻搜索
- 3、向量檢索的核心概念
- 3.1 向量
- 3.2 相似度計算
- 3.3 向量索引
- 4、案例：基于文本的語義搜索
- 5、總結
向量檢索是 Elasticsearch 中用于處理高維向量數據的搜索技術。它通過計算向量之間的相似度（例如余弦相似度或歐氏距離），找到與目標向量最相似的文檔。向量檢索廣泛應用于自然語言處理（NLP）、圖像搜索、推薦系統等領域。
1、向量檢索的用途
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相似性搜索：根據向量之間的相似度，找到與目標向量最相似的文檔。
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語義搜索：將文本轉換為向量后，進行語義級別的搜索。
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推薦系統：根據用戶行為或興趣向量，推薦相似的內容。
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圖像搜索：將圖像特征轉換為向量后，搜索相似的圖像。
2、適用場景
2.1 自然語言處理（NLP）：
在 NLP 領域，文本數據可以通過詞嵌入模型（如 Word2Vec、BERT）轉換為向量，從而實現語義級別的搜索和分析。
具體應用
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語義搜索：
根據用戶輸入的查詢文本，找到語義上最相似的文檔。
示例：搜索“人工智能”時，返回與“機器學習”“深度學習”相關的文檔。
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問答系統：
根據問題向量找到最相關的答案。
示例：用戶提問“如何學習編程？”，系統返回相關的學習資源。
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文本分類與聚類：
將文本向量化后，進行分類或聚類分析。
示例：將新聞文章按主題分類（如體育、科技、財經）。
2.2 圖像搜索：
圖像可以通過卷積神經網絡（CNN）提取特征向量，從而實現基于圖像內容的搜索。
具體應用
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圖像檢索：
根據用戶上傳的圖像，找到相似的圖像。
示例：電商平臺中的“以圖搜圖”功能。
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圖像分類與標注：
將圖像向量化后，進行分類或自動標注。
示例：自動識別圖像中的物體（如貓、狗、汽車）。
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人臉識別：
將人臉圖像轉換為向量，進行人臉匹配。
示例：安防系統中的人臉識別功能。
2.3 推薦系統
推薦系統通過分析用戶行為或興趣向量，推薦相似的內容。
具體應用
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基于內容的推薦：
根據用戶的歷史行為（如點擊、購買）生成興趣向量，推薦相似的內容。
示例：視頻平臺根據用戶觀看記錄推薦相關視頻。
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協同過濾：
將用戶和物品表示為向量，計算相似度后進行推薦。
示例：電商平臺根據相似用戶的購買記錄推薦商品。
2.4 音視頻搜索
音頻和視頻數據可以通過特征提取轉換為向量，從而實現基于內容的搜索。
具體應用
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音頻檢索：
根據音頻特征向量，搜索相似的音頻。
示例：音樂平臺中的“聽歌識曲”功能。
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視頻檢索：
根據視頻特征向量，搜索相似的視頻。
示例：視頻平臺中的“相關視頻推薦”功能。
3、向量檢索的核心概念
3.1 向量
向量是一個高維數組，用于表示文檔的特征。
例如，文本可以通過詞嵌入模型（如 Word2Vec、BERT）轉換為向量，圖像可以通過卷積神經網絡（CNN）提取特征向量。
3.2 相似度計算
向量檢索的核心是通過計算向量之間的相似度，找到最相似的文檔。
常用的相似度計算方法：
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余弦相似度：計算兩個向量之間的夾角余弦值，范圍在 [-1, 1] 之間，值越大表示越相似。
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歐氏距離：計算兩個向量之間的歐氏距離，距離越小表示越相似。
3.3 向量索引
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Elasticsearch 使用特殊的索引結構（如 dense_vector）來存儲和檢索向量數據。
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向量索引支持高效的相似度計算和搜索。
4、案例：基于文本的語義搜索
場景描述
假設我們有一個文檔集合，每個文檔包含一段文本。我們希望根據用戶輸入的查詢文本，找到語義上最相似的文檔。
實現步驟
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文本向量化：使用預訓練的詞嵌入模型（如 BERT）將文本轉換為向量。
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**存儲向量：**將向量存儲在 Elasticsearch 的 dense_vector 字段中。
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向量檢索：使用 script_score 查詢計算查詢向量與文檔向量的相似度，并返回最相似的文檔。
案例代碼
步驟 1：定義索引映射
PUT /documents
{"mappings": {"properties": {"text": {"type": "text"},"text_vector": {"type": "dense_vector","dims": 768 // BERT 模型的向量維度}}}
}
步驟 2：插入文檔
假設我們已經將文本轉換為向量（例如使用 BERT 模型）：
POST /documents/_doc/1
{"text": "Elasticsearch is a distributed search engine.","text_vector": [0.12, 0.34, ..., 0.56] // 768 維向量
}POST /documents/_doc/2
{"text": "Machine learning is a key technology for AI.","text_vector": [0.23, 0.45, ..., 0.67] // 768 維向量
}
步驟 3：向量檢索
假設用戶輸入的查詢文本為 “search engine technology”，我們將其轉換為向量 query_vector：
POST /documents/_search
{"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'text_vector') + 1.0","params": {"query_vector": [0.11, 0.33, ..., 0.55] // 查詢向量}}}}
}
響應結果
Elasticsearch 會返回與查詢向量最相似的文檔，并按相似度排序：
{"hits": {"hits": [{"_id": "1","_score": 0.95,"_source": {"text": "Elasticsearch is a distributed search engine.","text_vector": [0.12, 0.34, ..., 0.56]}},{"_id": "2","_score": 0.85,"_source": {"text": "Machine learning is a key technology for AI.","text_vector": [0.23, 0.45, ..., 0.67]}}]}
}
5、總結
Elasticsearch 的向量檢索是一種強大的技術，適用于處理高維向量數據的相似性搜索。通過將文本、圖像等數據轉換為向量，并結合高效的相似度計算，可以實現語義搜索、圖像搜索、推薦系統等復雜場景。掌握向量檢索的原理和使用方法，可以幫助開發者構建更智能的搜索應用。
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