opensearch-knn
plugin 설치 필요script_score
를 통해 knn_vector
, binary
타입 필드에 대해 정확한 k-NN 검색 수행
적은 규모의 인덱스를 검색하거나, 사전 필터링이 필요한 경우 유용
예제
PUT my-knn-index-1
{
"mappings": {
"properties": {
"my_vector1": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 2
},
"my_vector2": {
"type": "knn_vector",
"dimension": 4
}
}
}
}
POST _bulk
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "1" } }
{ "my_vector1": [1.5, 2.5], "price": 12.2 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "2" } }
{ "my_vector1": [2.5, 3.5], "price": 7.1 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "3" } }
{ "my_vector1": [3.5, 4.5], "price": 12.9 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "4" } }
{ "my_vector1": [5.5, 6.5], "price": 1.2 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "5" } }
{ "my_vector1": [4.5, 5.5], "price": 3.7 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "6" } }
{ "my_vector2": [1.5, 5.5, 4.5, 6.4], "price": 10.3 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "7" } }
{ "my_vector2": [2.5, 3.5, 5.6, 6.7], "price": 5.5 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "8" } }
{ "my_vector2": [4.5, 5.5, 6.7, 3.7], "price": 4.4 }
{ "index": { "_index": "my-knn-index-1", "_id": "9" } }
{ "my_vector2": [1.5, 5.5, 4.5, 6.4], "price": 8.9 }
knn_score
lang
: 스크립트 타입. script score k-NN 에서는 knn
사용field
: vector 데이터 필드명query_value
: nearest neighbor 를 찾을 쿼리 vector space_type
: 사용할 거리 함수l1
, l2
, linf
, cosinesimil
(코사인 유사도), innerproduct
, hammingbit
, hamming
cosinesimil
는 [-1,1] 범위 계산 후 +1 하여 응답 (음수 응답 불가하므로) GET my-knn-index-2/_search
{
"size": 2,
"query": {
"script_score": {
"query": {
"bool": {
"filter": {
"term": {
"color": "BLUE"
}
}
}
},
"script": {
"lang": "knn",
"source": "knn_score",
"params": {
"field": "my_vector",
"query_value": [9.9, 9.9],
"space_type": "l2"
}
}
}
}
}