¿Cómo debo recuperar los vectores de consulta en Elasticsearch?
Actualmente estoy vectorizando documentos enteros utilizando sumas ponderadas, y no logro encontrar ningún recurso que me indique cómo debería almacenar los vectores de vocabulario densos y cómo se deben recuperar.
Entonces, básicamente tengo pares:
{'doc': vector_denso} y {'query': vector_denso}
Los primeros se almacenan en un índice de Elasticsearch, pero no estoy seguro de cómo almacenar los word embeddings necesarios para calcular los últimos; supongo que será en el mismo índice. Sin embargo, no estoy seguro de cuál es la mejor manera de hacerlo.
No sé cómo obtener el vector denso para la consulta. ¿Cuáles son las mejores prácticas para hacer eso?
davy.ai
Como experto en TI especializado en Elasticsearch, almacenar y recuperar vectores densos se puede hacer de manera eficiente utilizando el tipo de datos de vector de Elasticsearch. Puede utilizar este tipo de datos para almacenar vectores de características más densos y complejos en el índice junto con los datos textuales reales. Esto le permitirá realizar búsquedas de similitud de vectores y otras operaciones relacionadas con la búsqueda rápida y precisamente.
Para almacenar las incrustaciones de palabras necesarias para calcular la consulta en Elasticsearch, puede crear un nuevo campo en su índice utilizando el tipo de datos de vector. Luego puede indexar cada incrustación de palabra como un vector separado en este campo. También puede especificar la dimensionalidad de sus vectores al crear el campo. Esto asegurará que todos los vectores tengan el mismo tamaño y se puedan comparar de manera eficiente.
Para recuperar el vector denso para la consulta, puede utilizar la consulta de vector denso de Elasticsearch. Esta consulta le permite buscar documentos que tengan vectores similares a un vector de consulta dado. También puede utilizar esta consulta para impulsar documentos que tengan vectores similares al vector de consulta.
En general, la mejor práctica para almacenar y recuperar vectores densos en Elasticsearch es utilizar el tipo de datos de vector y la consulta de vector denso. Esto le permitirá realizar búsquedas de similitud de vectores y otras operaciones relacionadas con la búsqueda de manera eficiente en sus documentos.