这段代码有错误,如何修改 ScriptScoreFunctionBuilder scriptScoreFunctionBuilder = new ScriptScoreFunctionBuilder( "cosineSimilarity(params.query_vector, doc['content_vector'])", Collections.singletonMap("query_vector",stringFloatMap) );
时间: 2024-03-27 09:38:24 浏览: 18
这段代码的错误在于,参数Collections.singletonMap("query_vector",stringFloatMap)的类型不正确。正确的参数应该是一个Map<String,Object>类型。因此,需要将代码修改为如下内容:
```
ScriptScoreFunctionBuilder scriptScoreFunctionBuilder = new ScriptScoreFunctionBuilder(
new Script("cosineSimilarity(params.query_vector, doc['content_vector'])",
new ScriptTypeLookup<>("painless"),
Collections.singletonMap("query_vector", stringFloatMap))
);
```
这里使用了ScriptTypeLookup来指定脚本类型,同时将参数以Map<String,Object>的形式传递给脚本。
相关问题
这段代码中 ScriptScoreFunctionBuilder scriptScoreFunctionBuilder = new ScriptScoreFunctionBuilder( new Script("cosineSimilarity(params.query_vector, doc['content_vector'])", new ScriptTypeLookup<>("painless"), Collections.singletonMap("query_vector", stringFloatMap))); ScriptTypeLookup引用的依赖是什么
ScriptTypeLookup是elasticsearch-rest-high-level-client的一个类,它位于org.elasticsearch.script包下。因此,使用ScriptTypeLookup需要引入elasticsearch-rest-high-level-client的依赖。
如果使用Maven构建项目,可以在pom.xml文件中添加以下依赖:
```
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
<version>7.10.2</version>
</dependency>
```
如果使用Gradle构建项目,可以在build.gradle文件中添加以下依赖:
```
implementation 'org.elasticsearch.client:elasticsearch-rest-high-level-client:7.10.2'
```
需要根据自己实际使用的elasticsearch版本选择对应的依赖版本。
解释一下这段代码% Set conjugate gradient uptions init_CG_opts.CG_use_FR = true; init_CG_opts.tol = 1e-6; init_CG_opts.CG_standard_alpha = true; init_CG_opts.debug = params.debug; CG_opts.CG_use_FR = params.CG_use_FR; CG_opts.tol = 1e-6; CG_opts.CG_standard_alpha = params.CG_standard_alpha; CG_opts.debug = params.debug; if params.CG_forgetting_rate == Inf || params.learning_rate >= 1 CG_opts.init_forget_factor = 0; else CG_opts.init_forget_factor = (1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate; end seq.time = 0;
这段代码主要用于设置共轭梯度(conjugate gradient)的选项。首先,定义了一个结构体变量 `init_CG_opts`,其中含了一些初始的共轭梯选项。这些选项包括是否使用 Fletcher-Reeves 更新规则(`CG_use_FR`)、收敛容差(`tol`)、是否使用标准步长算法(`CG_standard_alpha`)和调试模式(`debug`)。这些选项的值是根据 `params` 参数的相应值进行设置的。
接下来,定义了另一个结构体变量 `CG_opts`,用于存储最终的共轭梯度选项。这些选项的值是根据 `params` 参数的相应值进行设置的。与 `init_CG_opts` 不同的是,`CG_opts` 中的某些选项可能会覆盖 `init_CG_opts` 中的初始值。
最后,根据 `params.CG_forgetting_rate` 和 `params.learning_rate` 的值来设置 `CG_opts.init_forget_factor` 的值。如果 `params.CG_forgetting_rate` 等于正无穷或 `params.learning_rate` 大于等于1,则将 `CG_opts.init_forget_factor` 设置为0;否则,根据公式 `(1-params.learning_rate)^params.CG_forgetting_rate` 计算并设置 `CG_opts.init_forget_factor` 的值。
最后一行代码将 `seq.time` 设置为0,可能表示初始化序列的时间为0。