如何（如果可能的话）可以在ElasticSearch索引中插入任何term-vector？
ES在幕后计算术语向量，以便执行它的文本挖掘任务，但是能够输入任何（术语，权重）对的列表将是有用的。
为什么？
嗯，例如，虽然ES为k = 2启用kNN（k-最近邻居），但在地理邻近的情况下，它没有任何明确的k> 2功能。如果我们能够插入自己的术语向量，我们可以通过利用ES内置的文本索引方法来破解k＆gt; 2功能。
有关此问题的任何迹象吗？
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据我所知，弹性搜索没有办法做到这一点（我仍在寻找最快的KNN实时搜索方法，弹性搜索是我的选择之一）。
Elasticsearch基于倒排索引，因此术语向量中的每个术语（可能来自一个句子）将在排序列表中编入索引。当我们搜索查询时，查询将被分析为术语向量，而弹性搜索（实际上是lucene）将搜索每个术语的索引。
但KNN需要计算两个向量之间的距离，即使它们不共享相同的项，传统的反向索引也不是为此要求而设计的。
正如您所说，弹性搜索可以通过地理查询实现k = 2时的实时KNN搜索，但我不认为它可以支持k＆gt; 2。
顺便说一下，如果你找到任何方法可以帮助实现实时KNN搜索K可能是一个非常大的数字（100000？）和一个庞大的数据集（向量的数量），请告诉我，thx ：）