kNN 搜索 API
此功能在技术预览版中，可能会在未来的版本中更改或删除。Elastic将尽最大努力解决任何问题，但技术预览中的功能不受正式 GA 功能的支持 SLA 的约束。
执行 k-最近邻（k-nearest neighbor,kNN）搜索并返回匹配的文档。
GET my-index/_knn_search
{
"knn": {
"field": "image_vector",
"query_vector": [0.3, 0.1, 1.2],
"k": 10,
"num_candidates": 100
},
"_source": ["name", "date"]
}
请求
GET <target>/_knn_search
POST <target>/_knn_search
前置条件
- 如果 Elasticsearch 安全特性启用，你对目标数据流、索引或别名必须有索引权限。
描述
kNN 搜索 API 在 dense_vector 字段上执行 k-最近邻（kNN）搜索。给定一个查询向量，它会找到 k 个最接近的向量，并将这些文档作为搜索结果返回。
Elasticsearch 使用 HNSW 算法来支持高效的 kNN 搜索。与大多数 kNN 算法一样，HNSW 是一种近似方法，它牺牲了结果的准确性以提高搜索速度。这意味着返回的结果并不总是真正的 k 近邻。
路径参数
<target>（可选，字符串）限制请求的逗号分隔的数据流、索引和别名的列表。支持通配符（）。要以所有数据流和索引为目标，忽略此参数或使用 `
或_all`。警告kNN 搜索还不能处理过滤的别名。对过滤后的别名运行 kNN 搜索可能会错误地导致少于 k 次点击。
查询参数
routing（可选，字符串）用于路由操作到指定分片的自定义值。
请求体
knn（必需，对象）定义运行的 kNN 查询。
knn对象属性field（必需，字符串）要搜索的向量字段的名称。必须是启用索引的 dense_vector。
query_vector（必需，浮点数组）查询向量。必须与要搜索的向量场具有相同的维数。
k（必需，整数）作为优先命中返回的最近邻居数。值必须小于
num_candidates。num_candidates（必需，整数）每个分片要考虑的最近邻候选数。不能超过 10,000。Elasticsearch 从每个分片中收集
num_candidates个结果，然后合并它们以找到前k个结果。增加num_candidates往往会提高最终k结果的准确性。
docvalue_fields（可选，字符串和对象数组）通配符（*）模式数组。该请求返回响应的
hits.fields属性中与这些模式匹配的字段名的文档值。你可以在数组中指定字符串或对象。参阅文档值字段。
fields（可选，字符串和对象数组）通配符（*）模式数组。该请求返回响应的
hits.fields属性中与这些模式匹配的字段名的文档值。你可以在数组中指定字符串或对象。
fields对象属性field（必需，字符串）返回的字段。支持通配符（*）。
format（可选，字符串）日期和地理空间字段的格式。其他字段数据类型不支持此参数。
date和date_nanos字段接受日期格式。geo_point和geo_shape字段接受：geojson（默认）wktmvt(<zoom>/<x>/<y>@<extent>) or mvt(<zoom>/<x>/<y>)地图盒矢量块。此 API 返回的块是 base64 编码的字符串。
mvt参数<zoom>（必需，整数）块的缩放级别。支持
0-29。<x>（必需，整数）块的 X 坐标。
<y>（必需，整数）块的 Y 坐标。
<extent>（可选，整数）平铺一侧的大小（以像素为单位）。矢量平铺是等边的正方形。默认为
4,096。
_source（可选）指示为匹配文档返回的源字段。这些字段将在搜索响应的属性
hits._source中返回。默认为true。_source有效值true（布尔值）全部文档源返回。
false（布尔值）文档源不返回。
<string>（字符串）逗号分隔的待返回的源字段列表。支持通配符（*）。
stored_fields（可选，字符串）以逗号分隔的存储字段列表，作为命中的一部分返回。如果未指定字段，则响应中不包括存储的字段。
如果指定了此字段，则
_source参数默认为false。你可以传递_source:true以返回搜索响应中的源字段和存储字段。
响应体
kNN 搜索响应的结构与搜索 API 响应的结构完全相同。但是，某些部分对 kNN 搜索有特定的含义：
hits.total对象包含考虑的最近邻候选总数，即num_candidates * num_shards。hits.total.relation总是eq，表示精确的值。