bboos 的es 如何添加添加这种 dense_vector类型的数据

在 Elasticsearch 中，可以使用映射类型为 dense_vector 来添加含有 dense_vector 类型的数据。具体步骤如下：

1. 创建索引时，指定该索引需要添加的字段类型为 dense_vector。

2. 使用插入 API 将 dense_vector 类型的数据添加到索引中。

具体实现步骤如下：

1. 创建索引

可以使用 PUT 创建一个新的索引，例如：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 3
      }
    }
  }
}

其中，my_vector 是字段名，dense_vector 是字段类型，dims 是向量维度。

2. 添加数据

可以使用 POST 将包含 dense_vector 类型数据的文档添加到索引中，例如：

POST /my_index/_doc
{
  "my_vector": [1.0, 2.0, 3.0]
}

其中，my_vector 是字段名，[1.0, 2.0, 3.0] 是一个向量。

3. 查询数据

可以使用搜索 API 对包含 dense_vector 类型的文档进行查询，例如：

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [1.0, 1.0, 1.0]
        }
      }
    }
  }
}

其中，cosineSimilarity 是计算余弦相似度的函数，params.query_vector 是查询向量，my_vector 是字段名。

这个查询将计算所有文档向量与查询向量之间的余弦相似度，并返回与查询向量最相似的文档。