‌Elasticsearch（ES）向量检索_elasticsearch 向量检索

‌Elasticsearch（ES）向量检索‌是一种用于处理高维向量数据的搜索技术，它广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像搜索、推荐系统等地方。

一、基本概念

• ‌向量检索‌：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。
• ‌dense_vector‌：ES中用于向量检索的一种数据类型，用于存储浮点类型的密集向量，其最大维度为2048。与稀疏向量相比，dense向量在存储和计算效率上更优。

二、实现原理

• ‌数据组织‌：ES将数据组织成不可变的段，这些段定期合并。新向量在索引时间缓冲到内存中，当索引时间缓冲区的大小超过或必须使更改可见时，这些内存缓冲区被序列化为段的一部分。
• ‌算法支持‌：ES使用分层可导航小世界（HNSW）算法来索引向量。HNSW将向量组织成一个图，相似的向量可能会连接在一起。这种算法支持增量插入，并允许高效的预过滤和混合搜索。
• ‌搜索过程‌：ES的_search API通过knn部分暴露了近似向量搜索功能。搜索时，ES会在每个分片上找到num_candidates数量的近似最近邻候选者，然后计算这些候选向量与查询向量的相似度，选择k个最相似的结果。最后，协调节点会归并每个分片的结果，以返回全局前k个最近邻向量。

三、应用场景

• ‌语义搜索‌：将文本转换为向量后，进行语义级别的搜索。例如，搜索“人工智能”时，返回与“机器学习”“深度学习”相关的文档。
• ‌图像搜索‌：将图像特征转换为向量后，搜索相似的图像。例如，电商平台中的“以图搜图”功能。
• ‌推荐系统‌：根据用户行为或兴趣向量，推荐相似的内容。例如，视频平台根据用户观看记录推荐相关视频。

四、操作示例

• ‌定义索引映射‌：在索引映射中声明dense_vector字段，并设置维度和相似度算法。
• ‌插入文档‌：将文本或图像转换为向量后，插入到ES索引中。
• ‌向量检索‌：使用knn查询或script_score查询来执行向量检索。knn查询允许近似最近邻搜索，而script_score查询则允许自定义相似度计算。

五、注意事项

• ‌维度限制‌：dense_vector字段的维度不能超过2048。
• ‌性能优化‌：增加num_candidates可以提高查询结果的准度，但相应的查询耗时也会增加。
• ‌版本差异‌：不同版本的ES在向量检索功能和支持上可能存在差异。例如，ES 8.x版本相比之前的版本在向量检索方面进行了显著优化和增强。

六、未来发展

随着大数据和人工智能技术的不断发展，ES向量检索将在更多领域得到应用。同时，ES团队也将继续优化向量检索性能，提高搜索效率和准确性。

ES8.x在向量检索方面进行了多项优化，这些优化显著提升了向量检索的性能和效率。以下是ES8.x在向量检索上的主要优化点：

1. ‌引入新的向量字段类型‌：

   • ES8.x引入了dense_vector和sparse_vector两种新的字段类型，用于存储高维向量数据。其中，dense_vector类型用于存储浮点类型的密集向量，适用于大多数向量检索场景。

2. ‌支持KNN向量近邻检索‌：

   • ES8.0版本新增了KNN（K-Nearest Neighbors）向量近邻检索功能，允许用户在大规模数据集中进行复杂的查询和数据分析。这一功能极大地扩展了ES在机器学习和数据分析领域的用途。

3. ‌优化索引构建和查询性能‌：

   • ES8.x通过引入更高效的索引构建方法（如HNSW图索引）和查询优化策略，显著提高了向量检索的速度和准确性。HNSW算法通过建立多层的图结构来实现对向量的快速检索，能够在处理大规模向量数据时表现优异。

4. ‌支持多种相似度度量方法‌：

   • ES8.x允许用户使用不同的相似度度量方法（如欧几里得距离、余弦相似性等）进行向量检索，以满足不同应用场景的需求。

5. ‌提供灵活的查询接口‌：

   • ES8.x提供了灵活的查询接口，允许用户自定义特征、选择合适的K值，并与其他查询类型（如文本查询）进行混合使用。这种灵活性使得ES能够处理更加复杂的查询需求。

6. ‌性能调优实践‌：

   • ES8.x还支持多种性能调优实践，如段合并、并发QPS调优、存储性能优化等。这些调优策略可以帮助用户进一步提高向量检索的性能和效率。

ES8.x（Elasticsearch 8.x）在向量检索中主要支持以下相似度度量方法：

1. ‌余弦相似度（Cosine Similarity）‌

• ‌描述‌：余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似度。值越接近1，表示向量越相似；值越接近-1，表示向量越不相似。
• ‌用途‌：常用于文本相似度计算、推荐系统等场景。
• ‌特点‌：对向量的长度不敏感，只关注向量的方向。

2. ‌欧几里得距离（Euclidean Distance）‌

• ‌描述‌：欧几里得距离是两个向量之间的直线距离，计算公式为向量对应元素差值的平方和的平方根。
• ‌用途‌：适用于需要衡量向量之间实际距离的场景，如图像检索、地理位置搜索等。
• ‌特点‌：对向量的长度敏感，距离越小表示向量越相似。

3. ‌点积（Dot Product）‌

• ‌描述‌：点积是两个向量的对应元素乘积之和。虽然点积本身不是一种相似度度量方法，但它可以用于计算余弦相似度（通过点积除以向量模长的乘积）。
• ‌用途‌：在某些情况下，点积可以直接用于衡量向量的相似度，尤其是在向量已经归一化的情况下。
• ‌特点‌：计算简单，但结果受向量长度影响。

4. ‌其他潜在支持（通过自定义实现）‌

• ‌描述‌：虽然ES8.x内置主要支持余弦相似度和欧几里得距离，但用户可以通过自定义脚本或插件实现其他相似度度量方法，如曼哈顿距离、杰卡德相似度等。
• ‌用途‌：满足特定场景下的相似度计算需求。
• ‌特点‌：需要一定的开发工作量，但提供了更大的灵活性。

‌ES8.x中相似度度量方法的选择‌

• ‌余弦相似度‌：适用于文本、推荐等方向相关的向量检索。
• ‌欧几里得距离‌：适用于需要衡量实际距离的场景，如图像、地理数据等。
• ‌点积‌：在向量归一化的情况下，可以作为相似度的一种简单衡量方法。

‌实际操作建议‌

• 在ES8.x中，通过knn查询或script_score查询来指定相似度度量方法。
• 对于余弦相似度，ES内部通常使用点积结合向量归一化来实现。
• 对于欧几里得距离，ES直接支持计算。

‌示例‌

• ‌余弦相似度查询‌：

  {  \"knn\": {    \"field\": \"my_vector\",    \"query_vector\": [1.0, 0.5, -0.2],    \"k\": 10,    \"num_candidates\": 100,    \"similarity\": \"cosine\"  // 指定余弦相似度  }}

• ‌欧几里得距离查询‌：

  {  \"knn\": {    \"field\": \"my_vector\",    \"query_vector\": [1.0, 0.5, -0.2],    \"k\": 10,    \"num_candidates\": 100,    \"similarity\": \"l2\"  // 指定欧几里得距离（L2范数）  }}

‌总结‌

ES8.x主要支持余弦相似度和欧几里得距离作为向量检索的相似度度量方法。用户可以根据具体场景选择合适的度量方法，并通过ES的查询API实现高效的向量检索。