基于elasticsearch实现大规模向量检索

什么是向量搜索？

向量检索是基于向量之间的距离对已有documents进行相关性排序，和输入document向量距离越小则认为在某个维度上越相似会优先排在前面。
document可以是世界万物，比如图片，一段音视频，一段文字，一张人脸等，对于任何种document， 你都可以根据自己的需求对其进行模型训练，基于训练好的模型抽取特征进完成documents相似性检索。

已有向量搜索方案的对比以及优势

向量检索技术已经出现很久了，相关的技术方案也挺多的，比如：

1. faiss
2. Milvus

还有很多其他的， 就不一一列举了。
但是它们大多都是单独的专门为向量检索说下的框架。
我们知道目前最流行的搜索框架是elasticsearch， 有大量的用户群体，它们对传统的搜索提供了丰富的支持，而且性能以及架构都具有很好的可扩展性。
如果想引入向量检索的话，对于已经有搜索框架的公司来说，需要单独搭建一个独立的服务专门提供向量检索服务，如果想要和已有的搜索服务结合的话，那么用于一次请求就需要处理两次，两次的结果再进行整合过滤，这样就明显降低了请求的效率以及增加了资源利用率。
本文介绍的基于elaticsearch提供向量搜索的方案就可以解决这个问题，通过把向量搜索转成全文检索，这样向量检索和传统的检索完美的融合到一起，不仅提升了请求的效率还能提升物理资源的利用率。
不仅如此，还能更好的支持document向量的添加，更新或者删除操作。

基于elasticsearch方案的实现

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