Elasticsearch 向量检索详解

news2025/3/18 20:29:38

文章目录

1、向量检索的用途
2、适用场景
- 2.1 自然语言处理（NLP）：
- 2.2 图像搜索：
- 2.3 推荐系统
- 2.4 音视频搜索
3、向量检索的核心概念
- 3.1 向量
- 3.2 相似度计算
- 3.3 向量索引
4、案例：基于文本的语义搜索
5、总结

向量检索是 Elasticsearch 中用于处理高维向量数据的搜索技术。它通过计算向量之间的相似度（例如余弦相似度或欧氏距离），找到与目标向量最相似的文档。向量检索广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像搜索、推荐系统等领域。

1、向量检索的用途

相似性搜索：根据向量之间的相似度，找到与目标向量最相似的文档。
语义搜索：将文本转换为向量后，进行语义级别的搜索。
推荐系统：根据用户行为或兴趣向量，推荐相似的内容。
图像搜索：将图像特征转换为向量后，搜索相似的图像。

2、适用场景

2.1 自然语言处理（NLP）：

在 NLP 领域，文本数据可以通过词嵌入模型（如 Word2Vec、BERT）转换为向量，从而实现语义级别的搜索和分析。

具体应用

语义搜索：

根据用户输入的查询文本，找到语义上最相似的文档。

示例：搜索“人工智能”时，返回与“机器学习”“深度学习”相关的文档。
问答系统：

根据问题向量找到最相关的答案。

示例：用户提问“如何学习编程？”，系统返回相关的学习资源。
文本分类与聚类：

将文本向量化后，进行分类或聚类分析。

示例：将新闻文章按主题分类（如体育、科技、财经）。

2.2 图像搜索：

图像可以通过卷积神经网络（CNN）提取特征向量，从而实现基于图像内容的搜索。

具体应用

图像检索：

根据用户上传的图像，找到相似的图像。

示例：电商平台中的“以图搜图”功能。
图像分类与标注：

将图像向量化后，进行分类或自动标注。

示例：自动识别图像中的物体（如猫、狗、汽车）。
人脸识别：

将人脸图像转换为向量，进行人脸匹配。

示例：安防系统中的人脸识别功能。

2.3 推荐系统

推荐系统通过分析用户行为或兴趣向量，推荐相似的内容。

具体应用

基于内容的推荐：

根据用户的历史行为（如点击、购买）生成兴趣向量，推荐相似的内容。

示例：视频平台根据用户观看记录推荐相关视频。
协同过滤：

将用户和物品表示为向量，计算相似度后进行推荐。

示例：电商平台根据相似用户的购买记录推荐商品。

2.4 音视频搜索

音频和视频数据可以通过特征提取转换为向量，从而实现基于内容的搜索。

具体应用

音频检索：

根据音频特征向量，搜索相似的音频。

示例：音乐平台中的“听歌识曲”功能。
视频检索：

根据视频特征向量，搜索相似的视频。

示例：视频平台中的“相关视频推荐”功能。

3、向量检索的核心概念

3.1 向量

向量是一个高维数组，用于表示文档的特征。

例如，文本可以通过词嵌入模型（如 Word2Vec、BERT）转换为向量，图像可以通过卷积神经网络（CNN）提取特征向量。

3.2 相似度计算

向量检索的核心是通过计算向量之间的相似度，找到最相似的文档。

常用的相似度计算方法：

余弦相似度：计算两个向量之间的夹角余弦值，范围在 [-1, 1] 之间，值越大表示越相似。
欧氏距离：计算两个向量之间的欧氏距离，距离越小表示越相似。

3.3 向量索引

Elasticsearch 使用特殊的索引结构（如 dense_vector）来存储和检索向量数据。
向量索引支持高效的相似度计算和搜索。

4、案例：基于文本的语义搜索

场景描述
假设我们有一个文档集合，每个文档包含一段文本。我们希望根据用户输入的查询文本，找到语义上最相似的文档。

实现步骤

文本向量化：使用预训练的词嵌入模型（如 BERT）将文本转换为向量。
**存储向量：**将向量存储在 Elasticsearch 的 dense_vector 字段中。
向量检索：使用 script_score 查询计算查询向量与文档向量的相似度，并返回最相似的文档。

案例代码
步骤 1：定义索引映射

PUT /documents
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text"
      },
      "text_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 768  // BERT 模型的向量维度
      }
    }
  }
}

步骤 2：插入文档
假设我们已经将文本转换为向量（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 维向量
}

POST /documents/_doc/2
{
  "text": "Machine learning is a key technology for AI.",
  "text_vector": [0.23, 0.45, ..., 0.67]  // 768 维向量
}

步骤 3：向量检索
假设用户输入的查询文本为 “search engine technology”，我们将其转换为向量 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]  // 查询向量
        }
      }
    }
  }
}

响应结果
Elasticsearch 会返回与查询向量最相似的文档，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]
        }
      }
    ]
  }
}