如何(如果可能的话)在ElasticSearch索引中插入任何项 vector ？
ES在后台计算术语 vector 以执行其文本挖掘任务，但是能够输入任何(术语，权重)对列表将很有用。
为什么？
好吧，例如，尽管ES启用了k = 2的kNN(k最近邻)，但在地理邻近的情况下，它没有任何明确的k> 2功能。如果我们能够插入自己的术语 vector ，则可以利用ES内置的文本索引方法来破解k> 2的功能。
有关此问题的迹象吗？
最佳答案
据我所知， flex 搜索无法做到这一点(我仍在寻找最快的KNN实时搜索方法， flex 搜索是我的选择之一)。
Elasticsearch基于反向索引，因此术语 vector 中的每个术语(可能来自句子)都将在排序列表中建立索引。当我们搜索查询时，查询将被分析成一个词 vector ，而elasticsearch(实际上是Lucene)将搜索每个词的索引。
但是KNN需要计算两个 vector 之间的距离，即使它们不共享相同的项，传统的倒排索引也不是为此要求而设计的。
如您所说，elasticsearch可以通过地理查询在k = 2时实现实时KNN搜索，但我认为它不能支持k> 2。
顺便说一句，如果您发现任何可以帮助实现实时KNN搜索的方法，即K可能是一个非常大的数字(100000？)，并且在一个庞大的数据集( vector 的数量)上，请告诉我，thx :)
关于elasticsearch - ElasticSearch中用户定义的术语向量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30119265/