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.aspx网站开发pdf,怎样给网站做后台,怎么注册公司名称,广州公司摇号申请网站你有没有过这种经历#xff1f; 你想买一双“跑步穿的轻便鞋子”#xff0c;你在电商搜索框输入“透气跑鞋”。 结果出来的全是“耐克”、“阿迪达斯”这些品牌名#xff0c;或者标题里只带了“透气”两个字但其实是皮鞋的商品。 这是因为传统的数据库搜索就像个死板的图书管…你有没有过这种经历你想买一双“跑步穿的轻便鞋子”你在电商搜索框输入“透气跑鞋”。结果出来的全是“耐克”、“阿迪达斯”这些品牌名或者标题里只带了“透气”两个字但其实是皮鞋的商品。这是因为传统的数据库搜索就像个死板的图书管理员它只认识字面意思。你搜“苹果”它绝不会给你“iPhone”除非你明确告诉它“苹果iPhone”。但现在AI 时代来了我们希望搜索能像人类一样思考你搜“苹果”它不仅给你水果还能给你手机甚至给你《白雪公主》的毒苹果。这就是向量搜索Vector Search。今天我们就用最简单的例子看看 Elasticsearch 是怎么做到的。第一部分把文字变成“坐标”计算机看不懂文字只看得懂数字。要让计算机理解“语义”第一步是把文字变成一串数字这串数字叫向量Vector。想象一下二维坐标系X轴Y轴“国王” 的坐标可能是[0.9, 0.1]“王后” 的坐标可能是[0.8, 0.3]“苹果” 的坐标可能是[0.1, 0.9]在这个地图上“国王”和“王后”离得很近都是皇室成员而“苹果”离它们很远。现实情况 现在的 AI 模型如 BERT、OpenAI Embeddings会把文字变成768维甚至更高维的向量。虽然人类无法想象768维空间但原理一样意思越像的词在这个多维空间里距离越近。第二部分向量搜索是怎么工作的当你把数据存入 Elasticsearch 时不仅要存文字还要存它对应的向量那一长串数字。场景 你要找“一种红色的水果”。向量化 ES 先把你的搜索词“一种红色的水果”也转换成向量假设是[0.2, 0.8]。找邻居 ES 拿着这个坐标去数据库里找离它物理距离最近的向量。返回结果向量[0.1, 0.9]苹果 - 距离 0.14很近向量[0.3, 0.7]草莓 - 距离 0.14很近向量[0.9, 0.1]西红柿[1] - 距离 0.9有点远向量[0.8, 0.2]胡萝卜 - 距离 1.0太远了不要结果 哪怕你没提“苹果”这两个字只要你描述了它的特征ES 也能把它找出来这就是语义搜索。第三部分实战3 分钟用 ES 跑通向量搜索别被“高维数学”吓到了在 Elasticsearch 8.x/9.x 里操作简单得像写 SQL。1. 准备工作创建一个带向量的索引我们要建一个存放“文档”的仓库并告诉 ES“这里的text_embedding字段是向量有 3 个维度为了演示简单实际通常是 768”。PUT/my_blog_index{mappings:{properties:{title:{type:text},text_embedding:{type:dense_vector,dims:3,index:true,similarity:cosine}}}}解释dense_vector就是告诉 ES 这是个向量字段similarity定义了怎么算距离余弦相似度是最常用的。2. 插入数据模拟 AI 已经帮我们转好了向量假设 AI 模型已经把我们的文章标题变成了向量POST/my_blog_index/_bulk{index:{_id:1}}{title:如何做番茄炒蛋,text_embedding:[0.1,0.5,0.8]}{index:{_id:2}}{title:苹果手机最新评测,text_embedding:[0.2,0.6,0.7]}{index:{_id:3}}{title:红烧肉的做法,text_embedding:[0.9,0.1,0.2]}3. 搜索我想找“水果相关的食谱”我脑海里想的是“水果”AI 把“水果”转换成了向量[0.15, 0.55, 0.75]。执行搜索KNN - K Nearest NeighborsGET/my_blog_index/_search{knn:{field:text_embedding,query_vector:[0.15,0.55,0.75],k:2,num_candidates:100},_source:[title]}预测结果ES 会计算距离发现[0.1, 0.5, 0.8]番茄炒蛋和[0.2, 0.6, 0.7]苹果评测离我的查询向量最近。虽然“番茄炒蛋”里没有“水果”二字但在向量空间里它和“水果”的语义更接近比如都含有维生素、植物等潜在语义所以它会排在“红烧肉”前面。第四部分ES 向量搜索的“杀手锏”你可能会问“我为什么要用 ES专门的向量数据库不是更强吗”Elasticsearch 的最大优势在于它是“混合”的王者。Hybrid Search混合搜索有时候你需要既精确又模糊。比如搜“红色的 iPhone 15 手机壳”。传统搜索BM25确保结果里必须有“iPhone 15”这个词精确。向量搜索KNN确保结果里包含“好看的”、“防摔的”等语义模糊。ES 可以用RRF (Reciprocal Rank Fusion)算法把两者分数一综合给你最完美的结果。元数据过滤Pre/Post Filtering“给我找2023年以后发布的、价格低于50元的、语义上像‘运动鞋’的商品。”在向量搜索的同时直接加上price 50和date 2023的过滤条件效率极高。生态完善你不需要维护两套系统一套存业务数据一套存向量。ES 全搞定而且还能顺便做日志分析、全网搜索。总结Elasticsearch 的向量搜索并不是什么黑魔法它就是Embedding用 AI 模型把字变成数字坐标。Indexing把坐标存进专门的数据结构HNSW 图里加速查找。Searching算出“你的问题”和“库存数据”在数学上的距离。如果你还在用LIKE %...%做搜索或者被精确匹配折磨得头秃赶紧试试 ES 的向量搜索吧。让你的搜索框真正读懂用户的心。注[1] 在植物学上西红柿确实是水果但在菜市场它是蔬菜。这正好体现了传统搜索的尴尬和向量搜索的灵活性——取决于你的训练数据