java使用elasticsearch查询向量数据

在Java中使用Elasticsearch查询向量数据，你需要使用Elasticsearch的Java客户端库来与Elasticsearch集群进行交互。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用Java客户端进行向量数据查询：

首先，确保你已经安装了Elasticsearch，并在Java项目中添加了Elasticsearch Java客户端的依赖。

import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.DistanceUnit;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScoreFunctionBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.functionscore.ScriptScoreFunctionBuilder;
import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.script.ScriptType;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;

import java.io.IOException;

public class ElasticsearchVectorQueryExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个RestHighLevelClient实例
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder("localhost:9200"));

        // 构建查询请求
        SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("your_index_name");
        searchRequest.types("your_document_type"); // 替换为你的索引和文档类型

        // 构建查询条件
        SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
        sourceBuilder.query(QueryBuilders
                .functionScoreQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
                .add(ScoreFunctionBuilders
                        .scriptFunction(new Script(
                                ScriptType.INLINE,
                                "knn",
                                "params.queryVector = [1, 2, 3];\n" +
                                        "params.field = 'your_vector_field';\n" +
                                        "double[] vector = doc[params.field].value;\n" +
                                        "double sum = 0;\n" +
                                        "for (int i = 0; i < vector.length; i++) {\n" +
                                        "    sum += Math.pow(vector[i] - params.queryVector[i], 2);\n" +
                                        "}\n" +
                                        "return 1 / (1 + Math.sqrt(sum));",
                                null)))
                .boostMode("replace"));

        // 设置查询结果的距离单位
        sourceBuilder.trackScores(true).trackTotalHits(true)
                .postFilter(QueryBuilders
                        .geoDistanceQuery("location")
                        .point(40, -70) // 中心点坐标
                        .distance(10, DistanceUnit.MILES)); // 距离与单位

        searchRequest.source(sourceBuilder);

        try {
            // 执行查询
            SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

            // 处理查询结果
            // ...
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭Elasticsearch客户端连接
            try {
                client.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

在上面的示例代码中，我们使用了function_score查询来执行向量相似度计算。`params.queryVector`是你要查询的向量数据，`params.field`是存储向量数据的字段名。你可以根据实际情况修改这两个参数。

注意，在执行查询之前，你需要替换`"your_index_name"`和`"your_document_type"`为你的索引名和文档类型名。此外，你还可以根据需要设置其他查询条件，例如地理位置过滤等。

希望这个示例对你有所帮助！