bboos 的es 如何处理添加这种 dense_vector类型的数据

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

1.在索引映射中定义字段类型为dense_vector。

2.使用插入API将dense_vector类型的数据添加到索引中。

3.使用搜索API对包含dense_vector类型的文档进行查询。

例如，假设我们有一个名为“my_index”的索引，并且要添加一个名为“my_vector”的dense_vector类型字段，可以使用以下命令创建映射：

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

其中，“dims”参数指定向量的维度。

然后，可以使用以下命令将包含dense_vector类型的文档添加到索引中：

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

最后，可以使用以下命令对包含dense_vector类型的文档进行查询：

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]
}
}
}
}
}

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。