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關(guān)于 Elasticsearch 架構(gòu)和查詢的問題

關(guān)于 Elasticsearch 架構(gòu)和查詢的問題

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哆啦的時(shí)光機(jī) 2022-11-02 10:10:06
我正在建立一個(gè) Elasticsearch 集群來搜索與一個(gè) id 關(guān)聯(lián)的向量。例如,鑒于此數(shù)據(jù):Parent id / Object id / vectorsP1 / BD / 123, 125, 235 ... 10304, 50305 P1 / DF / 125, 235, 240 ... 10305, 10306P1 / ED / 123, 235, 350 ... 10010, 10344... P2 / AB / 125, 535, 740 ... 9315, 10306P2 / VC / 133, 435, 350 ... 3010, 20344P2 / RF / 113, 353, 390 ... 10110, 30344...There are millions of parentshundreds of objects in a parent1000 vectors in an object所以基本上我想索引所有向量給定輸入 P999,通過找到最多的相似對(duì)象來從集群中搜索相似的父對(duì)象。(相似對(duì)象:至少 50 個(gè)向量匹配)這是我期望的示例結(jié)果Input:P999 / HH / xxx, xxx ...P999 / YH / xxx, xxx ...P999 / GJ / xxx, xxx ......Output:[result sorted desc] P20 has 60 similar objectsP4 has 45 similar objectsP501 has 41 similar objects...similar objects: at least 50 vector matches為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),我需要好的架構(gòu)存儲(chǔ)向量的查詢按降序搜索相似對(duì)象列表的查詢我需要這三個(gè)方面的幫助。
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飲歌長嘯

TA貢獻(xiàn)1951條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

我懷疑您是否可以使用純彈性搜索查詢獲得所需的輸出。


我要做的是有一個(gè) python 腳本,它能夠以編程方式更改正在搜索的向量。然后根據(jù)響應(yīng)的大小,您可能需要使用 Scan API 來返回所有匹配項(xiàng),您的最終查詢看起來像這樣


"query" : {

    "bool" : {

        "should" : [

            //THIS IS THE PART THAT YOU PROGRAMATICALLY FILL USING THE VECTORS FROM THE PARENT YOU SPECIFIED

            {"match" : {"vector" : "111"}},

            {"match" : {"vector" : "222"}},

            {"match" : {"vector" : "333"}},

            ...

            {"match" : {"vector" : "444"}},

        ],

      "minimum_should_match": "50"

    }

}

那么您將使用 python 確定 P999 和所有匹配項(xiàng)之間的匹配向量數(shù)


您是否有理由不使用圖形數(shù)據(jù)庫?使用圖形數(shù)據(jù)庫可以更輕松、更快速地找到這些關(guān)系。


如果您必須使用功能分?jǐn)?shù),我會(huì)將其添加到上面的查詢中。


它應(yīng)該做的是為每個(gè)匹配的文檔添加一個(gè)權(quán)重,但是我相當(dāng)肯定它會(huì)添加查詢本身將在對(duì)文檔進(jìn)行評(píng)分方面做得很好


        "function_score": {

          "query": { "match_all": {} },

          "boost": "5", 

          "functions": [

              {

                  "filter": { "match": { "vector": "111" } }, 

                  "weight": 1

              },

              {

                  "filter": { "match": { "vector": "222" } },

                  "weight": 1

              }

              ...

          ],

          "max_boost": 1,

          "score_mode": "max",

          "boost_mode": "replace",

          "min_score" : 0

        }


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反對(duì) 回復(fù) 2022-11-02
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