02刘晓国 - Elastic.pdf

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3、向量搜索向量搜索及最新进展及最新进展02有两种向量模型SPARSE VectorToken Weighted PairsDENSE Vector一长串数字，每个维度一个 数十万至数百万的标记词汇量 Token 加权对 Token:Weight 每个文档-仅存储 N 个最高权重的标记（其余为 0）通过 DotProduct 实现语义搜索 与密集向量搜索相比，内存要求更低 稀疏模型可以实现“后期交互”在数据集上进行训练，以获得较高的“域内”性能 低维（312,512,1536,.）捕捉语义 对于相似性和聚类有用 多模式支持 Text Image Audio 较大的数据集占用大量内存 可解释性差dr

4、oidsyourelookingforandroidselectricsheeprobot#oidscartoonandroidlistandroiddreamrobotcartoonsheeplambNeural Network ExpansionofdogalaxyNeural Network Expansion2.09.740.08.62.74.862.021.071.041.162.46Match!(.088*2.02)+(.74*1.07)+(.62*1.04)1.61Match!Match!Score=Stored in ElasticInput Query文本扩展评分向量搜索概念

5、架构使用向量最近邻生成搜索排名向量搜索支持的应用程序架构了解 5 个关键组件注注：inference API 不适合图像搜索步骤 1：设置机器学习模型$eland_import_hub_model-url https:/cluster_URL-hub-model-id BERT-MiniLM-L6-task-type text_embedding-startBERT-MiniLM-L6选择合适的模型将模型加载到集群管理模型步骤二:数据摄取和嵌入生成 _id:product-1234,product_name:Summer Dress,description:Our best-selling,P

6、rice:118,color:blue,fabric:cotton,desc_embedding:0.452,0.3242,Standard field indexing for non-vector typesPOST/_docPOST/_docEncoding via Inference ProcessorSource data _id:product-1234,product_name:Summer Dress,description:Our best-selling,Price:118,color:blue,fabric:cotton,步骤三：发出向量查询GET product-cat