Red de conocimiento informático - Aprendizaje de programación - Complemento de búsqueda de vectores ES - knn

Complemento de búsqueda de vectores ES - knn

1.Complemento de búsqueda vectorial KNN

Se utilizan los siguientes dos complementos

/opendistro-for-elasticsearch/k-NN

Ventajas: comparadas con elastiknn, este complemento admite la carga de la estructura hnsw subyacente generada en la memoria, datos de 376 w, vectores de latitud 768 y el rendimiento de búsqueda es de aproximadamente 300-400 ms

Desventajas:?

1. El complemento requiere Genere un archivo cso basado en nmslib. Este archivo depende en gran medida de la biblioteca del sistema operativo subyacente. Es mejor utilizar un contenedor acoplable al crear un proyecto. varios errores cuando se colocan en otros entornos, como: [libKNNIndexV1_7_3_6.so_0x6b1da ]?_GLOBAL_sub_I_distcomp_sparse_scalar_fast.cc+0x2a

2. La versión es7.7.1 correspondiente a este complemento tiene varios errores, como la repetición de partituras , usando la distancia del coseno pero la distancia real calculada es la distancia l2, etc. ¡Se recomienda utilizar la última versión! Este complemento corresponde a es 7.10.2

2./alexklibisz/elastiknn

Ventajas: este es un complemento que conecta completamente la sintaxis de es y luence. Debería ser un. Aplicación Java nativa. Esto no requiere Instale la biblioteca. Hay un complemento directamente en el sitio web oficial, que es relativamente simple de usar.

Desventajas: existe una brecha de rendimiento en comparación con lo anterior. complementos El sitio web oficial QPS tiene alrededor de 400

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