一、ElasticSearch 向量存储及相似性搜索

在当今大数据时代，快速有效地搜索和分析海量数据成为了许多企业和组织的重要需求。Elasticsearch 作为一款功能强大的分布式搜索和分析引擎，为我们提供了一种优秀的解决方案。除了传统的文本搜索，Elasticsearch 还引入了向量存储的概念，以实现更精确、更高效的相似性搜索。

在 Elasticsearch 中，我们可以将文档或数据转换为数值化向量的方法存入。每个文档被表示为一个向量，其中每个维度对应于文档中的一个特征或属性。这种向量化的表示使得文档之间的相似性计算变得可能。

使用场景：

1. 相似文档搜索：通过将文档转换为向量，并使用向量相似性函数，如 dot product 或 cosine similarity，可以快速找到与查询文档最相似的文档，从而实现精确且高效的相似文档搜索。

2. 推荐系统：将用户和商品等表示为向量，可以根据用户的喜好和行为，推荐与其兴趣相似的商品。

3. 图像搜索：将图像转换为向量表示，并使用相似性度量，可以在图像库中快速找到与查询图像相似的图像。

下面基于上篇文章使用到的 Chinese-medical-dialogue-data 中文医疗对话数据作为知识内容进行实验。

本篇实验使用 ES 版本为：7.14.0

二、Chinese-medical-dialogue-data 数据集

GitHub 地址如下：

https://github.com/Toyhom/Chinese-medical-dialogue-data

数据分了 6 个科目类型：

数据格式如下所示：

其中 ask 为病症的问题描述，answer 为病症的回答。

由于数据较多，本次实验仅使用 IM_内科 数据的前 5000 条数据进行测试。

三、Embedding 模型

Embedding 模型使用开源的 chinese-roberta-wwm-ext-large ，该模型输出为 1024 维。

huggingface 地址：

https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large

基本使用如下：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch# 模型下载的地址
model_name = 'D:\\AIGC\\model\\chinese-roberta-wwm-ext-large'def embeddings(docs, max_length=300):tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertModel.from_pretrained(model_name)# 对文本进行分词、编码和填充input_ids = []attention_masks = []for doc in docs:encoded_dict = tokenizer.encode_plus(doc,add_special_tokens=True,max_length=max_length,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt')input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)# 前向传播with torch.no_grad():outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)# 提取最后一层的CLS向量作为文本表示last_hidden_state = outputs.last_hidden_statecls_embeddings = last_hidden_state[:, 0, :]return cls_embeddingsif __name__ == '__main__':res = embeddings(["你好，你叫什么名字"])print(res)print(len(res))print(len(res[0]))

运行后可以看到如下日志：

四、ElasticSearch 存储向量

创建向量索引

PUT http://127.0.0.1:9200/medical_index

{"settings": {"number_of_shards": 3,"number_of_replicas": 1},"mappings": {"properties": {"ask_vector": {  "type": "dense_vector",  "dims": 1024  },"ask": {  "type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"},"answer": {  "type": "text","analyzer": "ik_max_word","search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

其中 dims 为向量的长度。

查看创建的索引：

GET http://127.0.0.1:9200/medical_index

数据存入 ElasticSearch

引入 ElasticSearch 依赖库：

pip install elasticsearch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

from elasticsearch import Elasticsearch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import pandas as pddef embeddings_doc(doc, tokenizer, model, max_length=300):encoded_dict = tokenizer.encode_plus(doc,add_special_tokens=True,max_length=max_length,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt')input_id = encoded_dict['input_ids']attention_mask = encoded_dict['attention_mask']# 前向传播with torch.no_grad():outputs = model(input_id, attention_mask=attention_mask)# 提取最后一层的CLS向量作为文本表示last_hidden_state = outputs.last_hidden_statecls_embeddings = last_hidden_state[:, 0, :]return cls_embeddings[0]def add_doc(index_name, id, embedding_ask, ask, answer, es):body = {"ask_vector": embedding_ask.tolist(),"ask": ask,"answer": answer}result = es.create(index=index_name, id=id, doc_type="_doc", body=body)return resultdef main():# 模型下载的地址model_name = 'D:\\AIGC\\model\\chinese-roberta-wwm-ext-large'# ES 信息es_host = "http://127.0.0.1"es_port = 9200es_user = "elastic"es_password = "elastic"index_name = "medical_index"# 数据地址path = "D:\\AIGC\\dataset\\Chinese-medical-dialogue-data\\Chinese-medical-dialogue-data\\Data_数据\\IM_内科\\内科5000-33000.csv"# 分词器和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertModel.from_pretrained(model_name)# ES 连接es = Elasticsearch([es_host],port=es_port,http_auth=(es_user, es_password))# 读取数据写入ESdata = pd.read_csv(path, encoding='ANSI')for index, row in data.iterrows():# 写入前 5000 条进行测试if index >= 500:breakask = row["ask"]answer = row["answer"]# 文本转向量embedding_ask = embeddings_doc(ask, tokenizer, model)result = add_doc(index_name, index, embedding_ask, ask, answer, es)print(result)if __name__ == '__main__':main()

五、相似性搜索

1. 余弦相似度算法：cosineSimilarity

from elasticsearch import Elasticsearch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torchdef embeddings_doc(doc, tokenizer, model, max_length=300):encoded_dict = tokenizer.encode_plus(doc,add_special_tokens=True,max_length=max_length,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt')input_id = encoded_dict['input_ids']attention_mask = encoded_dict['attention_mask']# 前向传播with torch.no_grad():outputs = model(input_id, attention_mask=attention_mask)# 提取最后一层的CLS向量作为文本表示last_hidden_state = outputs.last_hidden_statecls_embeddings = last_hidden_state[:, 0, :]return cls_embeddings[0]def search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es, top_k=3):query_embedding = embeddings_doc(query_text, tokenizer, model)print(query_embedding.tolist())query = {"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "cosineSimilarity(params.queryVector, 'ask_vector') + 1.0","lang": "painless","params": {"queryVector": query_embedding.tolist()}}}},"size": top_k}res = es.search(index=index_name, body=query)hits = res['hits']['hits']similar_documents = []for hit in hits:similar_documents.append(hit['_source'])return similar_documentsdef main():# 模型下载的地址model_name = 'D:\\AIGC\\model\\chinese-roberta-wwm-ext-large'# ES 信息es_host = "http://127.0.0.1"es_port = 9200es_user = "elastic"es_password = "elastic"index_name = "medical_index"# 分词器和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertModel.from_pretrained(model_name)# ES 连接es = Elasticsearch([es_host],port=es_port,http_auth=(es_user, es_password))query_text = "我有高血压可以拿党参泡水喝吗"similar_documents = search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es)for item in similar_documents:print("================================")print('ask：', item['ask'])print('answer：', item['answer'])if __name__ == '__main__':main()

打印日志如下：

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ask： 我有高血压这两天女婿来的时候给我拿了些党参泡水喝，您好高血压可以吃党参吗？
answer： 高血压病人可以口服党参的。党参有降血脂，降血压的作用，可以彻底消除血液中的垃圾，从而对冠心病以及心血管疾病的患者都有一定的稳定预防工作作用，因此平时口服党参能远离三高的危害。另外党参除了益气养血，降低中枢神经作用，调整消化系统功能，健脾补肺的功能。感谢您的进行咨询，期望我的解释对你有所帮助。
================================
ask： 我准备过两天去看我叔叔，顺便带些人参，但是他有高血压，您好人参高血压可以吃吗？
answer： 人参有一定的调压作用，主要用来气虚体虚的患者，如果有气血不足，气短乏力，神经衰弱，神经衰弱健忘等不适症状的话，可以适当口服人参调养身体，但是对于高血压的病人，如果长期食用人参的话，可能会对血压引发一定影响，所以，比较好到医院中医科实施辨证论治调治，看如何适合食用人参。
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ask： 我妈妈有点高血压，比较近我朋友送了我一些丹参片，我想知道高血压能吃丹参片吗？
answer： 丹参片具备活血化瘀打通血管的作用可以致使血液粘稠度减低，所以就容易致使血管内血液供应便好防止出现血液粘稠，致使血压下降，所以对降血压是有一定帮助的，高血压患者是经常使用丹参片实施治疗的。可以预防，因为血液粘稠引来的冠心病心绞痛以及外周血管脑水肿症状。

2. 点积算法：dotProduct

计算给定查询向量和文档向量之间的点积度量。

from elasticsearch import Elasticsearch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torchdef embeddings_doc(doc, tokenizer, model, max_length=300):encoded_dict = tokenizer.encode_plus(doc,add_special_tokens=True,max_length=max_length,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt')input_id = encoded_dict['input_ids']attention_mask = encoded_dict['attention_mask']# 前向传播with torch.no_grad():outputs = model(input_id, attention_mask=attention_mask)# 提取最后一层的CLS向量作为文本表示last_hidden_state = outputs.last_hidden_statecls_embeddings = last_hidden_state[:, 0, :]return cls_embeddings[0]def search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es, top_k=3):query_embedding = embeddings_doc(query_text, tokenizer, model)print(query_embedding.tolist())query = {"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "dotProduct(params.queryVector, 'ask_vector')+1.0","lang": "painless","params": {"queryVector": query_embedding.tolist()}}}},"size": top_k}res = es.search(index=index_name, body=query)hits = res['hits']['hits']similar_documents = []for hit in hits:similar_documents.append(hit['_source'])return similar_documentsdef main():# 模型下载的地址model_name = 'D:\\AIGC\\model\\chinese-roberta-wwm-ext-large'# ES 信息es_host = "http://127.0.0.1"es_port = 9200es_user = "elastic"es_password = "elastic"index_name = "medical_index"# 分词器和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertModel.from_pretrained(model_name)# ES 连接es = Elasticsearch([es_host],port=es_port,http_auth=(es_user, es_password))query_text = "我有高血压可以拿党参泡水喝吗"similar_documents = search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es)for item in similar_documents:print("================================")print('ask：', item['ask'])print('answer：', item['answer'])if __name__ == '__main__':main()

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ask： 我有高血压这两天女婿来的时候给我拿了些党参泡水喝，您好高血压可以吃党参吗？
answer： 高血压病人可以口服党参的。党参有降血脂，降血压的作用，可以彻底消除血液中的垃圾，从而对冠心病以及心血管疾病的患者都有一定的稳定预防工作作用，因此平时口服党参能远离三高的危害。另外党参除了益气养血，降低中枢神经作用，调整消化系统功能，健脾补肺的功能。感谢您的进行咨询，期望我的解释对你有所帮助。
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ask： 我准备过两天去看我叔叔，顺便带些人参，但是他有高血压，您好人参高血压可以吃吗？
answer： 人参有一定的调压作用，主要用来气虚体虚的患者，如果有气血不足，气短乏力，神经衰弱，神经衰弱健忘等不适症状的话，可以适当口服人参调养身体，但是对于高血压的病人，如果长期食用人参的话，可能会对血压引发一定影响，所以，比较好到医院中医科实施辨证论治调治，看如何适合食用人参。
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ask： 我妈妈有点高血压，比较近我朋友送了我一些丹参片，我想知道高血压能吃丹参片吗？
answer： 丹参片具备活血化瘀打通血管的作用可以致使血液粘稠度减低，所以就容易致使血管内血液供应便好防止出现血液粘稠，致使血压下降，所以对降血压是有一定帮助的，高血压患者是经常使用丹参片实施治疗的。可以预防，因为血液粘稠引来的冠心病心绞痛以及外周血管脑水肿症状。

3. L1曼哈顿距离：l1norm

计算给定查询向量和文档向量之间的L1距离。

from elasticsearch import Elasticsearch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torchdef embeddings_doc(doc, tokenizer, model, max_length=300):encoded_dict = tokenizer.encode_plus(doc,add_special_tokens=True,max_length=max_length,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt')input_id = encoded_dict['input_ids']attention_mask = encoded_dict['attention_mask']# 前向传播with torch.no_grad():outputs = model(input_id, attention_mask=attention_mask)# 提取最后一层的CLS向量作为文本表示last_hidden_state = outputs.last_hidden_statecls_embeddings = last_hidden_state[:, 0, :]return cls_embeddings[0]def search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es, top_k=3):query_embedding = embeddings_doc(query_text, tokenizer, model)print(query_embedding.tolist())query = {"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "1 / (1 + l1norm(params.queryVector, doc['ask_vector']))","lang": "painless","params": {"queryVector": query_embedding.tolist()}}}},"size": top_k}res = es.search(index=index_name, body=query)hits = res['hits']['hits']similar_documents = []for hit in hits:similar_documents.append(hit['_source'])return similar_documentsdef main():# 模型下载的地址model_name = 'D:\\AIGC\\model\\chinese-roberta-wwm-ext-large'# ES 信息es_host = "http://127.0.0.1"es_port = 9200es_user = "elastic"es_password = "elastic"index_name = "medical_index"# 分词器和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertModel.from_pretrained(model_name)# ES 连接es = Elasticsearch([es_host],port=es_port,http_auth=(es_user, es_password))query_text = "我有高血压可以拿党参泡水喝吗"similar_documents = search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es)for item in similar_documents:print("================================")print('ask：', item['ask'])print('answer：', item['answer'])if __name__ == '__main__':main()

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ask： 我有高血压这两天女婿来的时候给我拿了些党参泡水喝，您好高血压可以吃党参吗？
answer： 高血压病人可以口服党参的。党参有降血脂，降血压的作用，可以彻底消除血液中的垃圾，从而对冠心病以及心血管疾病的患者都有一定的稳定预防工作作用，因此平时口服党参能远离三高的危害。另外党参除了益气养血，降低中枢神经作用，调整消化系统功能，健脾补肺的功能。感谢您的进行咨询，期望我的解释对你有所帮助。
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ask： 我准备过两天去看我叔叔，顺便带些人参，但是他有高血压，您好人参高血压可以吃吗？
answer： 人参有一定的调压作用，主要用来气虚体虚的患者，如果有气血不足，气短乏力，神经衰弱，神经衰弱健忘等不适症状的话，可以适当口服人参调养身体，但是对于高血压的病人，如果长期食用人参的话，可能会对血压引发一定影响，所以，比较好到医院中医科实施辨证论治调治，看如何适合食用人参。
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ask： 我妈妈有点高血压，比较近我朋友送了我一些丹参片，我想知道高血压能吃丹参片吗？
answer： 丹参片具备活血化瘀打通血管的作用可以致使血液粘稠度减低，所以就容易致使血管内血液供应便好防止出现血液粘稠，致使血压下降，所以对降血压是有一定帮助的，高血压患者是经常使用丹参片实施治疗的。可以预防，因为血液粘稠引来的冠心病心绞痛以及外周血管脑水肿症状。

4. l2 欧几里得距离：l2norm

计算给定查询向量和文档向量之间的欧几里德距离。

from elasticsearch import Elasticsearch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torchdef embeddings_doc(doc, tokenizer, model, max_length=300):encoded_dict = tokenizer.encode_plus(doc,add_special_tokens=True,max_length=max_length,padding='max_length',truncation=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt')input_id = encoded_dict['input_ids']attention_mask = encoded_dict['attention_mask']# 前向传播with torch.no_grad():outputs = model(input_id, attention_mask=attention_mask)# 提取最后一层的CLS向量作为文本表示last_hidden_state = outputs.last_hidden_statecls_embeddings = last_hidden_state[:, 0, :]return cls_embeddings[0]def search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es, top_k=3):query_embedding = embeddings_doc(query_text, tokenizer, model)print(query_embedding.tolist())query = {"query": {"script_score": {"query": {"match_all": {}},"script": {"source": "1 / (1 + l2norm(params.queryVector, doc['ask_vector']))","lang": "painless","params": {"queryVector": query_embedding.tolist()}}}},"size": top_k}res = es.search(index=index_name, body=query)hits = res['hits']['hits']similar_documents = []for hit in hits:similar_documents.append(hit['_source'])return similar_documentsdef main():# 模型下载的地址model_name = 'D:\\AIGC\\model\\chinese-roberta-wwm-ext-large'# ES 信息es_host = "http://127.0.0.1"es_port = 9200es_user = "elastic"es_password = "elastic"index_name = "medical_index"# 分词器和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertModel.from_pretrained(model_name)# ES 连接es = Elasticsearch([es_host],port=es_port,http_auth=(es_user, es_password))query_text = "我有高血压可以拿党参泡水喝吗"similar_documents = search_similar(index_name, query_text, tokenizer, model, es)for item in similar_documents:print("================================")print('ask：', item['ask'])print('answer：', item['answer'])if __name__ == '__main__':main()

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ask： 我有高血压这两天女婿来的时候给我拿了些党参泡水喝，您好高血压可以吃党参吗？
answer： 高血压病人可以口服党参的。党参有降血脂，降血压的作用，可以彻底消除血液中的垃圾，从而对冠心病以及心血管疾病的患者都有一定的稳定预防工作作用，因此平时口服党参能远离三高的危害。另外党参除了益气养血，降低中枢神经作用，调整消化系统功能，健脾补肺的功能。感谢您的进行咨询，期望我的解释对你有所帮助。
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ask： 我准备过两天去看我叔叔，顺便带些人参，但是他有高血压，您好人参高血压可以吃吗？
answer： 人参有一定的调压作用，主要用来气虚体虚的患者，如果有气血不足，气短乏力，神经衰弱，神经衰弱健忘等不适症状的话，可以适当口服人参调养身体，但是对于高血压的病人，如果长期食用人参的话，可能会对血压引发一定影响，所以，比较好到医院中医科实施辨证论治调治，看如何适合食用人参。
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ask： 我妈妈有点高血压，比较近我朋友送了我一些丹参片，我想知道高血压能吃丹参片吗？
answer： 丹参片具备活血化瘀打通血管的作用可以致使血液粘稠度减低，所以就容易致使血管内血液供应便好防止出现血液粘稠，致使血压下降，所以对降血压是有一定帮助的，高血压患者是经常使用丹参片实施治疗的。可以预防，因为血液粘稠引来的冠心病心绞痛以及外周血管脑水肿症状。