在flask中使用es查询向量，使用knn并且对同一向量字段查询多次

在 Flask 中使用 Elasticsearch 进行向量查询，使用 KNN 并且对同一向量字段查询多次，可以按照以下步骤进行：

1. 安装 Elasticsearch 和 elasticsearch-dsl 库。

2. 创建一个 Flask 应用程序，并在应用程序中创建 Elasticsearch 连接：

   from flask import Flask
   from elasticsearch import Elasticsearch

   app = Flask(__name__)
   es = Elasticsearch()

3. 定义一个查询函数，该函数接收查询向量和要查询的字段列表作为参数，并返回查询结果：

   from elasticsearch_dsl import Search, Q, SF

   def knn_search(query_vector, fields):
       # 构建 Elasticsearch 查询
       s = Search(using=es, index='index_name')
       for field in fields:
           s = s.query(
               Q('knn', **{
                   field: {
                       'vector': query_vector,
                       'k': 10
                   }
               })
           )

       # 执行查询
       response = s.execute()

       # 处理查询结果
       results = []
       for hit in response.hits:
           results.append({
               'id': hit.meta.id,
               'score': hit.meta.score,
               'source': hit.to_dict()
           })

       return results

在上面的代码中，我们首先构建一个 Elasticsearch 查询，然后对每个要查询的字段构建一个 KNN 查询，并将它们添加到查询中。最后，我们执行查询，将查询结果转换为 JSON 格式，并返回给客户端。

4. 在 Flask 应用程序中定义一个路由，该路由接收 POST 请求，并从请求中获取查询向量和要查询的字段列表：

   from flask import request, jsonify

   @app.route('/search', methods=['POST'])
   def search():
       # 获取查询向量和要查询的字段列表
       query_vector = request.json['vector']
       fields = request.json['fields']

       # 执行查询
       results = knn_search(query_vector, fields)

       # 返回查询结果
       return jsonify(results)

在上面的代码中，我们使用 Flask 的 `request` 对象来获取请求中的 JSON 数据，然后调用 `knn_search` 函数执行查询并获取查询结果。最后，我们将查询结果转换为 JSON 格式，并返回给客户端。

注意，我们使用了 `request.json` 来获取请求中的 JSON 数据。这需要在 Flask 中启用 JSON 请求支持，可以使用以下代码实现：

   from flask import Flask, request

   app = Flask(__name__)

   @app.before_request
   def before_request():
       if request.method == 'POST' and request.is_json:
           request.json = request.get_json()

在上面的代码中，我们使用 Flask 的 `before_request` 钩子函数，在每个请求到来之前，检查请求是否是 JSON 请求，如果是，则将请求中的 JSON 数据解析为 Python 对象，并将其设置为 `request.json` 属性。这样，在后续的请求处理中，我们就可以方便地使用 `request.json` 来获取请求中的 JSON 数据了。