运用 Elasticsearch 8.1.x 实现智能问答系统

Posted 2022-08-03 铭毅天下

序言

图示：一个简单的智能问答系统。

• 在当前业务系统中，是否感受到越来越多的智能化个性业务诉求，做一个智能化的商品搜索，用于检索商品的相似性；做一个图片搜索，检索相似的图片；做一个语音搜索，检索相似度极高的音频，这种智能化的需求越来越多。

• 可能你听过看过很多机器学习或者深度学习的“名词“，对于一些常规的应用工程师来说，这些距离个人很远，打开各种算法网站，看到各种模型，看的头疼。

• 可能你是一个高学历的深度学习方面工程师，当面对业务复杂的需求时，也会两难，虽然掌握了很多深度学习模型，但在具体工程落地实践时，遇到很多困惑，如何解决海量的向量存储，如何解决海量的检索，如何与应用工程师搭配等。

以上是我们一个个IT领域工程师都会有的困惑，单个人精力有限，有的人擅长工程实践，有的人擅长算法模型，所以得需要找到一个中间衔接点，这个点就是 "Elasticsearch”

Elasticsearch 是如何解决问题的？

dense_vector

2019年4月，Elasticsearch发布了7.0版本，带来了很多新特性，其中增加了新的字段类型dense_vector，向量字段类型为智能搜索提供了最关键的基石，可广泛应用于文本相似度搜索、图片相似度搜索、语音相似度搜索等。

同时借助于Elasticsearch的架构特性，既可以解决海量数据的存储，也可以解决海量数据的检索，非常完美的解决了深度学习工程师的工程问题。

如下案例：设置字段类型为 dense_vector

PUT xxx-index-01

  "mappings": 
    "properties": 
      "my_vector": 
        "type": "dense_vector",
        "dims": 3,
        "index": true,
        "similarity": "dot_product"
      
    
  

knn-search

2022年2月，Elasticsearch发布了8.0版本，同样带来很多新特性，其中最关注的是knn-search，提供了一种更加高效的索引算法，检索效率同比之前大幅度提升，在此之前只能通过简单粗暴的全表三角函数计算。

如下案例：基于_knn_search 构建向量检索

#KNN检索：_knn_search，构建向量检索
GET my-index/_knn_search

  "knn": 
    "field": "image_vector",
    "query_vector": [0.3, 0.1, 1.2],
    "k": 10,
    "num_candidates": 100
  ,
  "_source": ["name", "date"]

Text-embedding

在深度学习领域，tensorflow深度学习平台是大家经常讨论熟知使用的，有了深度学习平台强力支撑，高学历的深度模型工程师仅仅需要关注算法模型层面，无需关注工程层面，在此之上，也衍生出一些成熟的算法模型，开箱即用，大大降低了项目落地的门槛。

基于Text-embedding单词嵌入模型，可以将文本、图像、音频等各种世间万物转换为特定向量，程序提前将各种数据生成对应向量，存入到Elasticsearch平台中，应用搜索时，也可以即可在Elasticsearch进行检索。

图示：通过embed模型，将文本内容转化为向量

本次公开课

• 本次公开课，将基于Elasticsearch 新特性dense_vector、knn_search实现一个智能问答系统。

你将收获如下内容

• 了解一个智能问答系统的前后实现机制？

• 为什么选择 Elasticsearch来实现？

• 动手搭建 Elastic Stack 8.1.x？

• 动手实现 ES-Vector智能问答系统？

• 全新认识 Elastic Stack 技术生态与应用领域

参考文献

• dense-vector 向量字段类型

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/dense-vector.html

• knn-search 近邻搜索

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/knn-search.html

• text-similarity-search-with-vectors-in-elasticsearch 使用向量字段进行文本相似度搜索

https://www.elastic.co/cn/blog/text-similarity-search-with-vectors-in-elasticsearch

• universal-sentence-encoder text-embeding 文本向量模型

https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4

关于我们

讲师

李猛 Elastic King 数据领域专家

1. Elastic Stack 国内顶尖实战专家

2. ELastic Stack 技术社区分享嘉宾

3. 国内首批 Elastic 官方认证工程师21人之一

4. 阿里云MVP（大数据领域）

5. DBAPlus MVP（原创内容贡献者）

6. GitHub：https://github.com/ynuosoft

7. 咕泡教育 《Elastic Stack 架构师P6成长路径》主讲老师。

2012年入手Elasticsearch，对Elastic Stack技术栈开发、架构、运维、源码、算法等方面有深入实战；负责过多种Elastic Stack项目，包括大数据分析领域，机器学习预测领域，业务查询加速领域，日志分析领域，基础指标监控领域等；

服务过多家企业，提供Elastic Stack 咨询培训以及调优实施；

多次在Elastic Stack技术大会/技术社区分享，发表过多篇实战干货文章；

十余年技术实战从业经验，擅长大数据多种技术栈混合，系统架构领域。