深入了解 Elasticsearch 的向量搜索功能
在信息爆炸的时代，传统的基于关键词的搜索方式已经难以满足用户日益增长的复杂搜索需求。用户希望搜索引擎能够理解查询背后的语义，而不仅仅是匹配字面上的词语。向量搜索（Vector Search），也称为语义搜索（Semantic Search）或相似性搜索（Similarity Search），应运而生，它将文本、图像等多模态数据转化为高维向量，通过计算向量之间的距离来衡量它们的相似度。
Elasticsearch，作为业界领先的搜索引擎和数据分析平台，从 7.x 版本开始引入了对向量搜索的原生支持，并在 8.x 版本中进行了大幅增强和优化。本文将深入探讨 Elasticsearch 的向量搜索功能，包括其原理、配置、使用方法、性能优化以及应用场景，旨在帮助读者全面了解并掌握这一强大的技术。
1. 向量搜索的基本原理
向量搜索的核心思想是将各种类型的数据（文本、图像、音频等）通过嵌入模型（Embedding Model）转化为固定长度的向量。这些向量通常位于一个高维空间中，向量之间的距离（如余弦相似度、欧氏距离等）代表了原始数据之间的语义相似度。
1.1 嵌入模型（Embedding Model）
嵌入模型是向量搜索的基石，它的作用是将非结构化的数据映射到向量空间。常见的嵌入模型包括：
- Word Embeddings（词嵌入）： 如 Word2Vec、GloVe、FastText 等，将单个词语映射为向量。
- Sentence Embeddings（句子嵌入）： 如 Sentence-BERT、Universal Sentence Encoder 等，将整个句子或段落映射为向量。
- Image Embeddings（图像嵌入）： 如 ResNet、VGG、Inception 等，将图像映射为向量。
- Multimodal Embeddings（多模态嵌入）： 如 CLIP、VisualBERT 等，可以将文本和图像映射到同一个向量空间，实现跨模态的搜索。
选择合适的嵌入模型对于向量搜索的性能至关重要。需要根据具体的应用场景、数据类型和性能要求进行权衡。
1.2 向量相似度度量
Elasticsearch 支持多种向量相似度度量方法，包括：
- 余弦相似度（Cosine Similarity）： 计算两个向量之间的夹角余弦值，值越大表示越相似。这是最常用的相似度度量方法。
- 欧氏距离（Euclidean Distance）： 计算两个向量之间的直线距离，值越小表示越相似。
- 点积（Dot Product）： 计算两个向量的点积，值越大表示越相似。
- L2 范数（L2 Norm）： 即欧氏距离。
选择哪种相似度度量方法取决于嵌入模型的特性和应用场景。例如，Sentence-BERT 通常使用余弦相似度，而一些图像嵌入模型可能更适合使用欧氏距离。
1.3 近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）
在高维向量空间中进行精确的最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）计算复杂度非常高，难以满足实时搜索的需求。因此，实际应用中通常采用近似最近邻搜索（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，以牺牲一定的精度为代价来换取搜索速度的大幅提升。
Elasticsearch 8.x 版本中主要使用 HNSW（Hierarchical Navigable Small World）算法来实现 ANN 搜索。HNSW 是一种基于图的索引结构，它通过构建多层图来加速搜索过程。
2. Elasticsearch 中的向量搜索配置
在 Elasticsearch 中使用向量搜索，需要进行以下几个步骤的配置：
2.1 索引映射（Index Mapping）
首先，需要在索引映射中定义一个或多个 dense_vector 类型的字段来存储向量数据。dense_vector 字段有两个重要的参数：
dims： 向量的维度，必须是正整数。index: 是否对该字段构建索引数据，如果需要进行向量检索，需要设置为true。similarity： 向量相似度度量方法，默认为cosine，可选值包括cosine、euclidean、dot_product和l2_norm。
示例：
json
PUT my-index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_vector": {
"type": "dense_vector",
"dims": 128,
"index": true,
"similarity": "cosine"
},
"my_text": {
"type": "text"
}
}
}
}
2.2 数据索引（Indexing Data）
在索引文档时，需要将向量数据以数组的形式写入 dense_vector 字段。
示例：
json
POST my-index/_doc
{
"my_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.9],
"my_text": "This is a sample document."
}
2.3 向量搜索查询（Querying）
Elasticsearch 提供了 knn 查询（k-Nearest Neighbors）来进行向量搜索。knn 查询接受以下参数：
field： 要进行搜索的dense_vector字段。query_vector： 查询向量，用于与索引中的向量进行相似度计算。k: 返回最相似的top k个结果。num_candidates: 候选集数量，用于近似最近邻搜索, 一般大于k。
示例：
json
GET my-index/_search
{
"knn": {
"field": "my_vector",
"query_vector": [0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.2],
"k": 10,
"num_candidates": 50
},
"_source": ["my_text"]
}
上述查询将返回与查询向量 [0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.2] 最相似的 10 个文档，并只返回 my_text 字段。
3. Elasticsearch 向量搜索的高级用法
除了基本的 knn 查询，Elasticsearch 还提供了一些高级用法来满足更复杂的搜索需求：
3.1 与传统关键词搜索结合
向量搜索可以与传统的关键词搜索结合使用，以实现混合搜索（Hybrid Search）。例如，可以使用 bool 查询将 knn 查询和 match 查询组合起来：
json
GET my-index/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"my_text": "keyword"
}
}
],
"should": [
{
"knn": {
"field": "my_vector",
"query_vector": [0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.2],
"k": 10,
"num_candidates": 50
}
}
]
}
}
}
上述查询将优先返回包含关键词 “keyword” 的文档，同时也会考虑向量相似度。
3.2 使用脚本进行自定义相似度计算
如果内置的相似度度量方法无法满足需求，可以使用脚本（Scripting）来自定义相似度计算逻辑。例如，可以使用 script_score 查询：
json
GET my-index/_search
{
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
"params": {
"query_vector": [0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.2]
}
}
}
}
}
上述查询使用 Painless 脚本计算了查询向量和文档向量之间的余弦相似度，并加 1.0 以保证结果为正数。
3.3 过滤
通过在knn搜索中添加filter, 可以只对一部分数据进行向量搜索。
json
GET my-index/_search
{
"knn": {
"field": "my_vector",
"query_vector": [0.5, 0.6, 0.7, ..., 0.2],
"k": 10,
"num_candidates": 50,
"filter": {
"term": {
"my_text": "keyword"
}
}
}
}
4. Elasticsearch 向量搜索的性能优化
向量搜索的性能优化主要包括以下几个方面：
4.1 选择合适的嵌入模型和维度
嵌入模型的选择对性能有直接影响。一般来说，维度越高的向量能够表达更丰富的语义信息，但也会增加计算和存储的开销。需要根据实际需求进行权衡。
4.2 调整 num_candidates 参数
num_candidates 参数控制了近似最近邻搜索的候选集大小。增加 num_candidates 可以提高搜索精度，但也会降低搜索速度。需要根据数据集大小和性能要求进行调整。
4.3 数据预处理
对原始数据进行适当的预处理可以提高向量搜索的质量和效率。例如，对于文本数据，可以进行分词、去除停用词、词干提取等操作。
4.4 硬件资源
向量搜索对 CPU 和内存资源有较高的要求。使用更快的 CPU 和更大的内存可以显著提升搜索性能。
4.5 集群规模
Elasticsearch 支持水平扩展，可以通过增加节点数量来提高向量搜索的吞吐量和并发能力。
4.6 索引优化
- 使用 Flat 向量类型: 针对不需要索引的向量，可以使用
flat_vector类型，它只存储向量，不进行索引。 - 优化段合并: 向量索引的段合并操作比较耗时，可以调整段合并策略，减少合并频率。
5. Elasticsearch 向量搜索的应用场景
Elasticsearch 的向量搜索功能可以应用于各种场景，包括：
- 语义搜索： 理解用户查询的语义，返回更相关的结果，而不仅仅是匹配关键词。
- 以图搜图： 根据用户上传的图片，搜索相似的图片。
- 推荐系统： 根据用户的历史行为或偏好，推荐相关的产品、文章、视频等。
- 问答系统： 将问题转化为向量，搜索知识库中与之最相似的问题或答案。
- 异常检测： 将正常数据转化为向量，检测与之差异较大的异常数据。
- 代码搜索: 通过代码的语义信息进行代码搜索和推荐。
- 多模态搜索: 结合文本、图像等多种模态的信息进行搜索。
总结
Elasticsearch 的向量搜索功能为用户提供了一种强大的语义搜索和相似性搜索能力。通过将数据转化为向量并计算向量之间的距离，可以实现更智能、更相关的搜索体验。本文详细介绍了 Elasticsearch 向量搜索的原理、配置、使用方法、性能优化以及应用场景，希望能够帮助读者深入了解并掌握这一技术。
随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，向量搜索将在越来越多的领域发挥重要作用。Elasticsearch 作为一款功能强大且易于使用的搜索引擎，将继续在向量搜索领域保持领先地位，为用户提供更优质的搜索体验。