#dense_vector — Public Fediverse posts

Векторный поиск в Elasticsearch: dense_vector, HNSW и фильтрация по атрибутам

Привет, Хабр! В современном поиске всё чаще используется поиск «по смыслу» с помощью векторных эмбеддингов. Вместо привычного анализа текста по словам мы представляем документы и запросы в виде многомерных векторов и ищем ближайших соседей по евклидовому или косинусному расстоянию. Это позволяет, например, находить документы, схожие по смыслу, а не только по точному совпадению слов. В Elasticsearch поддержка такого поиска реализована через поле dense_vector и алгоритм HNSW (Hierarchical Navigable Small World) для быстрого приближённого поиска ближайших соседей. В этой статье разберём, как настроить индекс с векторным полем, добавить документы с векторами и выполнять запросы kNN с возможностью фильтрации по дополнительным атрибутам.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/946162/

#elasticsearch #векторный_поиск #семантический_поиск #фильтрация_по_атрибутам #dense_vector #HNSW