ES 向量检索 dense_vector 类型(官方文档没有这个介绍。)
ES 7.X 版本引入了向量类型dense_vector,用于存储浮点类型的密集向量,其最大维度为2048。其用作是可以将待查询向量和文档内存储向量之间的距离作为查询评分使用,即越相似的向量评分越高。使用方式为在 query 的script_score中指定向量的计算方式,具体有四种:
cosineSimilarity – 余弦函数
dotProduct – 向量点积
l1norm – 曼哈顿距离
l2norm - 欧几里得距离
创建含有dense_vector的索引用于测试,建表如下:
PUT caster_vector
{"settings": {"number_of_replicas": 0},"mappings": {"properties": {"my_vector": {"type": "dense_vector","dims": 2},"my_text": {"type": "keyword"}}}
}
插入测试数据:
POST caster_vector/_doc
{"my_text" : "text1","my_vector" : [1, 1]//[1, -1],[1, 0],[0, 1],[0, -1],[-1, 1],[-1, 0],[-1, -1]
}
注:不要插入 [0,0] 向量,查询时会由于无法计算而报错。
采用cos方式计算,运行查询语句,查询的向量为 [1,1]:
GET caster_vector/_search
{"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",//加1规避分数为负数"params": {"query_vector": [1,1]}}}}
}
(注:因为向量函数cosineSimilarity会线性扫描全部匹配文档,线上尽量使用query过滤出较少的文档进行计算以节约时间。)
结果分数如下:
{"took" : 6,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 1,"successful" : 1,"skipped" : 0,"failed" : 0},"hits" : {"total" : {"value" : 8,"relation" : "eq"},"max_score" : 2.0,"hits" : [{"_index" : "caster_vector","_type" : "_doc","_id" : "57DwuXsBSCW7lcY4Ic7I","_score" : 2.0,"_source" : {"my_text" : "text1","my_vector" : [1,1]}},
......{"_index" : "caster_vector","_type" : "_doc","_id" : "L7DwuXsBSCW7lcY4adYc","_score" : 0.29289323,"_source" : {"my_text" : "text1","my_vector" : [-1,0]}
查询向量 [1,1] 和文档内向量 [1,1] 夹角为0°,cos值为1,结果为1+1=2。
查询向量 [1,1] 和文档内向量 [-1,0] 夹角为135°,cos值为-0.707x,结果为-0.707x+1=0.292x。
…
采用向量点积方式计算,运行查询语句,查询的向量为 [1,1]:
GET caster_vector/_search
{"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": """double value = dotProduct(params.query_vector, 'my_vector');
// return value+2.0;return sigmoid(1, Math.E, -value); ""","params": {"query_vector": [1,1]}}}}
}
这里使用了sigmoid函数对点积结果进行了0~1之间的平滑映射,规避负值。与直接点积效果(针对当前情况采取加2转正方式)对比如下:
可以看出经过sigmoid函数评分映射为0~1之间且效果与直接点积近似。
采用曼哈顿距离方式计算,运行查询语句,查询的向量为 [1,1]:
GET caster_vector/_search
{"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "1 / (1 + l1norm(params.queryVector, 'my_vector'))","params": {"queryVector": [1,1]}}}}
}
曼哈顿距离计算二维向量方式为:∣ x 1 − x 2 ∣ |x1-x2|∣x1−x2∣+ ∣ y 1 − y 2 ∣ |y1-y2|∣y1−y2∣,计算结果越小越相关。ES 采取加一取倒数方式表示得分情况。计算结果对比如下:
采用欧几里得距离方式计算,运行查询语句,查询的向量为 [1,1]:
GET caster_vector/_search
{"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "1 / (1 + l2norm(params.queryVector, 'my_vector'))","params": {"queryVector": [1,1]}}}}
}
欧几里得距离计算二维向量方式为:( x 1 − y 1 ) 2 + ( x 2 − y 2 ) 2 \sqrt{(x1-y1)2+(x2-y2)2}
(x1−y1)
2
+(x2−y2)
2
,计算结果越小越相关。ES 采取加一取倒数方式表示得分情况。计算结果对比如下:
你也可以通过doc[].vectorValue和doc[].magnitude获取向量数组和向量大小进行自己的计算方法。
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本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57