背景:向量检索是文本相似度检索,现在增加新的字段进行过滤,如果以filter方式进行过滤,那么最终结果不保证有topK个,甚至一个都没有,因为它是先进行topK个向量召回,再进行filter。
当然有人建议采用scriptScore方式进行检索,但此方式可能造成请求压力过大,内存消耗。
scriptScore方式如下:
POST my_index/_search
{
"size":2,
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "vector_score",
"lang": "vector",
"params": {
"field": "my_vector",
"vector": [1.0, 2.0],
"metric": "euclidean"
}
}
}
}
}
相关python代码如下:
query_json = {
"size": k,
"_source": {"include": ["