Elasticsearch 8.14新向量引擎与Java向量API集成：DenseVector与dotProduct - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Elasticsearch 8.14 新向量引擎与 Java 向量 API 集成：DenseVector 与 dotProduct

大家好，今天我们来深入探讨 Elasticsearch 8.14 中引入的新的向量引擎，以及它与 Java 向量 API 的集成，特别是 DenseVector 类型和 dotProduct 操作。这次更新极大地提升了 Elasticsearch 在向量搜索方面的性能和灵活性，为构建高效的语义搜索、推荐系统和相似性检测等应用提供了强大的工具。

1. 向量搜索的背景与演进

在传统的文本搜索中，我们通常依赖于关键词匹配。然而，这种方法无法捕捉到文本的语义信息，导致搜索结果可能与用户的真实意图不符。向量搜索通过将文本、图像、音频等数据转换为向量表示，然后在向量空间中进行相似度计算，从而实现语义搜索。

1.1 向量嵌入 (Vector Embedding)

向量嵌入是向量搜索的基础。它将高维数据（例如文本、图像）映射到低维向量空间中，使得相似的数据在向量空间中距离更近。常用的向量嵌入模型包括：

Word2Vec, GloVe, FastText: 用于文本的词嵌入。
Sentence Transformers: 用于句子和段落的嵌入。
CLIP: 用于图像和文本的跨模态嵌入。
各种深度学习模型: 可以针对特定任务训练嵌入模型。

1.2 向量相似度计算

在向量空间中，我们可以使用多种方法来计算向量之间的相似度，常用的包括：

余弦相似度 (Cosine Similarity): 衡量向量方向上的相似度，不受向量长度的影响。
欧几里得距离 (Euclidean Distance): 衡量向量之间的距离，距离越小，相似度越高。
点积 (Dot Product): 在向量长度归一化的情况下，点积与余弦相似度等价。

2. Elasticsearch 向量搜索的早期实现

在 Elasticsearch 8.14 之前，向量搜索主要依赖于 dense_vector 字段类型和 script_score 查询。

dense_vector 字段类型用于存储向量数据。
script_score 查询允许使用 Painless 脚本自定义相似度计算逻辑。

这种方法虽然可行，但存在一些局限性：

性能瓶颈: Painless 脚本的执行效率较低，在高维向量和大规模数据的情况下，性能会受到严重影响。
灵活性不足: 只能使用 Painless 脚本提供的函数，无法利用更高级的向量计算库。
复杂性: 需要编写和维护 Painless 脚本，增加了开发和维护的复杂性。

3. Elasticsearch 8.14 新向量引擎的核心特性

Elasticsearch 8.14 引入了新的向量引擎，旨在解决上述问题，提供更高效、更灵活的向量搜索能力。新引擎的核心特性包括：

原生向量数据类型: 引入了新的 dense_vector 数据类型，支持更高效的向量存储和计算。
优化的向量相似度计算: 内置了优化的向量相似度计算方法，例如余弦相似度、欧几里得距离和点积。
与 Java 向量 API 的集成: 允许直接使用 Java 向量 API 进行向量计算，充分利用 Java 平台的性能优势。
HNSW (Hierarchical Navigable Small World) 图索引: 支持 HNSW 图索引，加速近似最近邻搜索。

4. Java 向量 API 简介

Java 向量 API (java.util.vector) 是 Java 16 引入的一个新的 API，旨在提供高性能的向量计算能力。它利用 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 指令，可以在单个 CPU 指令中同时处理多个数据，从而加速向量计算。

Java 向量 API 的核心概念包括：

Vector Species: 定义了向量的类型和大小，例如 FloatVector.SPECIES_128 表示 128 位的浮点向量。
Vector: 表示一个向量，可以包含多个相同类型的元素。
Vector Mask: 用于选择性地操作向量中的元素。
Vector Operators: 提供了各种向量操作，例如加法、减法、乘法、除法和点积。

5. Elasticsearch 中的 DenseVector 类型与 Java 向量 API 的集成

Elasticsearch 8.14 将 dense_vector 类型与 Java 向量 API 紧密集成，允许在 Elasticsearch 中直接使用 Java 向量 API 进行向量计算。这意味着我们可以充分利用 Java 向量 API 的高性能和灵活性，构建更强大的向量搜索应用。

5.1 DenseVector 类型

在 Elasticsearch 中，dense_vector 类型用于存储向量数据。它支持多种数据类型，例如 float, double。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "embedding": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 128,
        "index": true,
        "similarity": "dot_product"
      },
      "text": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

dims: 指定向量的维度。
index: 指定是否对向量进行索引，以便进行向量搜索。
similarity: 指定向量相似度计算方法，可选值为 cosine, l2_norm, dot_product。

5.2 dotProduct 操作

dotProduct 操作用于计算两个向量的点积。在 Elasticsearch 中，我们可以使用 script_score 查询和 Java 向量 API 的 dotProduct 方法来实现点积计算。

5.2.1 使用 Painless 脚本和 Java 向量 API

以下是一个使用 Painless 脚本和 Java 向量 API 计算点积的示例：

{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": """
          float[] queryVector = params.query_vector;
          float[] docVector = doc['embedding'].value;

          if (queryVector == null || docVector == null || queryVector.length != docVector.length) {
            return 0.0;
          }

          int speciesLength = FloatVector.SPECIES_256.length();
          float sum = 0.0f;

          for (int i = 0; i < docVector.length; i += speciesLength) {
              int upper = Math.min(i + speciesLength, docVector.length);
              FloatVector v1 = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, docVector, i);
              FloatVector v2 = FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, queryVector, i);
              sum += v1.mul(v2).reduceLanes(VectorOperators.ADD, FloatVector.SPECIES_256);

          }
          return sum;
        """,
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128]
        }
      }
    }
  }
}

在这个示例中，我们首先获取查询向量 queryVector 和文档向量 docVector。然后，我们使用 Java 向量 API 的 FloatVector 类将它们转换为向量，并使用 dotProduct 方法计算点积。最后，我们将点积作为文档的得分返回。

示例代码解释:

获取向量: 从 params 获取查询向量 query_vector，从 doc['embedding'].value 获取文档向量。
维度校验: 确保查询向量和文档向量不为空，且维度相同。
向量化处理:
- FloatVector.SPECIES_256.length() 获取向量化的处理长度。例如 SPECIES_256 代表每次可以处理 256 bits，也就是 8 个 Float (32 bits)。
- 循环处理，每次处理 speciesLength 长度的数据。
- FloatVector.fromArray(FloatVector.SPECIES_256, docVector, i) 从 docVector 数组的 i 位置开始，创建 FloatVector 对象。
点积计算:
- v1.mul(v2) 向量 v1 和 v2 进行乘法操作。
- reduceLanes(VectorOperators.ADD, FloatVector.SPECIES_256) 将向量中的所有元素求和。
返回结果: 将计算得到的点积作为文档的得分返回。

5.2.2 使用 Elasticsearch 内置的点积相似度

Elasticsearch 8.14 提供了内置的点积相似度计算方法，可以通过在 dense_vector 字段的 mapping 中设置 similarity 参数为 dot_product 来使用。

{
  "mappings": {
    "properties": {
      "embedding": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 128,
        "index": true,
        "similarity": "dot_product"
      },
      "text": {
        "type": "text"
      }
    }
  }
}

然后，可以使用 knn 查询进行向量搜索：

{
  "field": "embedding",
  "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, ..., 0.128],
  "k": 10
}

5.3 性能对比

使用 Java 向量 API 可以显著提高向量计算的性能。与传统的 Painless 脚本相比，Java 向量 API 可以利用 SIMD 指令，在单个 CPU 指令中同时处理多个数据，从而加速向量计算。

以下是一个简单的性能对比表格：

方法	性能 (相对值)	优点	缺点
Painless 脚本 (无向量 API)	1x	简单易用	性能较差
Painless 脚本 + Java 向量 API	5-10x	性能提升显著，灵活性高	需要编写 Painless 脚本，学习成本较高
Elasticsearch 内置点积相似度 (HNSW)	10-100x	性能最佳，易于使用	灵活性较低，只能使用内置的相似度计算方法

6. 示例：语义搜索应用

现在，让我们看一个使用 Elasticsearch 8.14 和 Java 向量 API 构建语义搜索应用的示例。

6.1 数据准备

首先，我们需要准备一些文本数据，并使用 Sentence Transformers 模型将其转换为向量嵌入。

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import json

model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

sentences = [
    "This is an example sentence",
    "Each sentence is converted",
    "This model generates embeddings for each input sentence",
    "I love programming",
    "Coding is fun",
    "I enjoy learning new things"
]

embeddings = model.encode(sentences)

# 将数据保存为 JSON 格式
data = []
for i, sentence in enumerate(sentences):
    data.append({
        "text": sentence,
        "embedding": embeddings[i].tolist()
    })

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

6.2 创建索引

然后，我们需要在 Elasticsearch 中创建一个索引，并定义 dense_vector 字段的 mapping。

PUT /semantic_search
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "text": {
        "type": "text"
      },
      "embedding": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 768,
        "index": true,
        "similarity": "dot_product"
      }
    }
  }
}

6.3 导入数据

接下来，我们需要将数据导入到 Elasticsearch 中。

POST /semantic_search/_bulk
{"index":{}}
{"text":"This is an example sentence", "embedding":[0.01, 0.02, ..., 0.0768]}
{"index":{}}
{"text":"Each sentence is converted", "embedding":[0.03, 0.04, ..., 0.0769]}
{"index":{}}
{"text":"This model generates embeddings for each input sentence", "embedding":[0.05, 0.06, ..., 0.0770]}
{"index":{}}
{"text":"I love programming", "embedding":[0.07, 0.08, ..., 0.0771]}
{"index":{}}
{"text":"Coding is fun", "embedding":[0.09, 0.10, ..., 0.0772]}
{"index":{}}
{"text":"I enjoy learning new things", "embedding":[0.11, 0.12, ..., 0.0773]}

6.4 执行语义搜索

最后，我们可以使用 knn 查询进行语义搜索。

from elasticsearch import Elasticsearch
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 连接到 Elasticsearch
es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 创建 SentenceTransformer 模型
model = SentenceTransformer('all-mpnet-base-v2')

# 定义搜索查询
query = "I like to code"

# 将查询转换为向量嵌入
query_embedding = model.encode(query).tolist()

# 构建 Elasticsearch 查询
search_query = {
    "field": "embedding",
    "query_vector": query_embedding,
    "k": 3
}

# 执行搜索
response = es.search(index="semantic_search", knn=search_query, source=["text"])

# 打印搜索结果
for hit in response["hits"]["hits"]:
    print(f"Score: {hit['_score']}, Text: {hit['_source']['text']}")

这个示例展示了如何使用 Elasticsearch 8.14 和 Java 向量 API 构建一个简单的语义搜索应用。通过将文本数据转换为向量嵌入，并使用 knn 查询进行向量搜索，我们可以找到与查询在语义上相似的文档。

7. 总结与展望

Elasticsearch 8.14 的新向量引擎和 Java 向量 API 的集成，为向量搜索带来了巨大的提升。它提供了更高的性能、更大的灵活性和更简单的开发体验，为构建各种向量搜索应用提供了强大的支持。随着向量嵌入技术的不断发展和 Elasticsearch 向量引擎的不断完善，我们可以期待在语义搜索、推荐系统和相似性检测等领域取得更大的突破。未来，我们可以期待 Elasticsearch 在向量搜索方面提供更多的功能和优化，例如：

更高级的向量索引: 支持更多的向量索引算法，例如 IVF (Inverted File Index) 和 PQ (Product Quantization)。
更灵活的相似度计算: 支持自定义相似度计算函数，例如基于深度学习模型的相似度计算。
更强大的查询语言: 提供更丰富的查询语法，例如支持组合查询和过滤查询。

掌握了这些技术，你就能够利用 Elasticsearch 构建更加智能和高效的搜索应用。感谢大家的收听，希望今天的分享对你有所帮助。

Elasticsearch 8.14 新向量引擎与 Java 向量 API 集成：DenseVector 与 dotProduct

发表回复 取消回复

发表回复取消回复