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) );

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。

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。